code-review · shareai-lab — скилл для Claude Code: что делает и как установить
Структурирует проверку кода: оценивает безопасность, корректность логики, скорость и тесты. Пригодится перед слиянием пулреквестов.
npx skills add shareAI-lab/learn-claude-code --skill code-review -a claude-codeЧто делает code-review
Скилл задаёт агенту чёткий протокол проверки кода по пяти направлениям: безопасность, корректность логики, производительность, читаемость и покрытие тестами. При аудите безопасности агент ищет уязвимости инъекций, жёстко прописанные токены, проблемы авторизации и обращается к утилитам npm audit, pip-audit или cargo audit.
Отчёт формируется по шаблону: краткое резюме, список критических проблем с номерами строк и вариантами исправлений, рекомендации и итоговый вердикт (готов к слиянию, нужны мелкие правки или требуется полная переработка). Для проверки сложности в Python скилл применяет radon cc, а также сканирует дерево на TODO, FIXME и утечки секретов.
Автоматический аудит зависимостей сработает только тогда, когда в системе уже установлены пакетные менеджеры проекта и CLI-утилиты аудита вроде radon или cargo audit.
Какие задачи решает
- найти уязвимости инъекций и открытые секреты в кодовой базе
- выявить утечки памяти, гонки данных и проглоченные исключения
- проверить цикломатическую сложность функций и дублирование кода
- составить структурированный отчёт по пулреквесту с вердиктом
Примеры запросов агенту
- Проведи ревью последних изменений в ветке перед слиянием
- Проверь файл auth.py на уязвимости и утечки токенов
- Сделай аудит кодовой базы и оцени сложность функций
Как установить code-review
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add shareAI-lab/learn-claude-code --skill code-review -a claude-code2Вручную: положить файлы
~/.claude/skills/code-review/SKILL.mdПапка скилла целиком; для одного проекта — .claude/skills/code-review/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add shareAI-lab/learn-claude-code --skill code-review -a codex2Вручную: положить файлы
.agents/skills/code-review/SKILL.mdДля всех проектов — ~/.agents/skills/
1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add shareAI-lab/learn-claude-code --skill code-review -a cursor2Вручную: положить файлы
.cursor/skills/code-review/SKILL.mdCursor читает и .agents/skills/, и .claude/skills/
1GitHub CLI
gh skill install shareAI-lab/learn-claude-code code-review2Вручную: положить файлы
.github/skills/code-review/SKILL.md1Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add shareAI-lab/learn-claude-code --skill code-review -a gemini-cli2Командой платформы
gemini skills install https://github.com/shareAI-lab/learn-claude-code --path skills/code-reviewВручную: положить файлы
.devin/skills/code-review/SKILL.mdСтарый путь .windsurf/skills/ тоже читается
Через Skills CLI (Vercel)
npx skills add shareAI-lab/learn-claude-code --skill code-review -a opencodeClaude.ai
Упакуйте папку в zip и загрузите в Settings → Capabilities → Skills
По шагам, с командами для каждой платформы: Как установить скилл в Claude Code: пять способов
Вопросы о code-review
Как установить code-review в Claude Code?
Выполните команду npx skills add shareAI-lab/learn-claude-code --skill code-review -a claude-code. Файл навыка будет сохранён в ~/.claude/skills/code-review/SKILL.md.
Что проверяет скилл code-review?
Он проверяет уязвимости инъекций, утечки данных, race conditions, N+1 запросы в циклах, дублирование кода и граничные случаи в тестах.
В каком формате выдаётся результат ревью?
Агент отдаёт Markdown-отчёт с кратким резюме, списком критических проблем с решениями, рекомендациями и вердиктом о готовности к мержу.
Исходный текст
SKILL.md · MIT
---
name: code-review
description: Perform thorough code reviews with security, performance, and maintainability analysis. Use when user asks to review code, check for bugs, or audit a codebase.
---
# Code Review Skill
You now have expertise in conducting comprehensive code reviews. Follow this structured approach:
## Review Checklist
### 1. Security (Critical)
Check for:
- [ ] **Injection vulnerabilities**: SQL, command, XSS, template injection
- [ ] **Authentication issues**: Hardcoded credentials, weak auth
- [ ] **Authorization flaws**: Missing access controls, IDOR
- [ ] **Data exposure**: Sensitive data in logs, error messages
- [ ] **Cryptography**: Weak algorithms, improper key management
- [ ] **Dependencies**: Known vulnerabilities (check with `npm audit`, `pip-audit`)
```bash
# Quick security scans
npm audit # Node.js
pip-audit # Python
cargo audit # Rust
grep -r "password\|secret\|api_key" --include="*.py" --include="*.js"
```
### 2. Correctness
Check for:
- [ ] **Logic errors**: Off-by-one, null handling, edge cases
- [ ] **Race conditions**: Concurrent access without synchronization
- [ ] **Resource leaks**: Unclosed files, connections, memory
- [ ] **Error handling**: Swallowed exceptions, missing error paths
- [ ] **Type safety**: Implicit conversions, any types
### 3. Performance
Check for:
- [ ] **N+1 queries**: Database calls in loops
- [ ] **Memory issues**: Large allocations, retained references
- [ ] **Blocking operations**: Sync I/O in async code
- [ ] **Inefficient algorithms**: O(n^2) when O(n) possible
- [ ] **Missing caching**: Repeated expensive computations
### 4. Maintainability
Check for:
- [ ] **Naming**: Clear, consistent, descriptive
- [ ] **Complexity**: Functions > 50 lines, deep nesting > 3 levels
- [ ] **Duplication**: Copy-pasted code blocks
- [ ] **Dead code**: Unused imports, unreachable branches
- [ ] **Comments**: Outdated, redundant, or missing where needed
### 5. Testing
Check for:
- [ ] **Coverage**: Critical paths tested
- [ ] **Edge cases**: Null, empty, boundary values
- [ ] **Mocking**: External dependencies isolated
- [ ] **Assertions**: Meaningful, specific checks
## Review Output Format
```markdown
## Code Review: [file/component name]
### Summary
[1-2 sentence overview]
### Critical Issues
1. **[Issue]** (line X): [Description]
- Impact: [What could go wrong]
- Fix: [Suggested solution]
### Improvements
1. **[Suggestion]** (line X): [Description]
### Positive Notes
- [What was done well]
### Verdict
[ ] Ready to merge
[ ] Needs minor changes
[ ] Needs major revision
```
## Common Patterns to Flag
### Python
```python
# Bad: SQL injection
cursor.execute(f"SELECT * FROM users WHERE id = {user_id}")
# Good:
cursor.execute("SELECT * FROM users WHERE id = ?", (user_id,))
# Bad: Command injection
os.system(f"ls {user_input}")
# Good:
subprocess.run(["ls", user_input], check=True)
# Bad: Mutable default argument
def append(item, lst=[]): # Bug: shared mutable default
# Good:
def append(item, lst=None):
lst = lst or []
```
### JavaScript/TypeScript
```javascript
// Bad: Prototype pollution
Object.assign(target, userInput)
// Good:
Object.assign(target, sanitize(userInput))
// Bad: eval usage
eval(userCode)
// Good: Never use eval with user input
// Bad: Callback hell
getData(x => process(x, y => save(y, z => done(z))))
// Good:
const data = await getData();
const processed = await process(data);
await save(processed);
```
## Review Commands
```bash
# Show recent changes
git diff HEAD~5 --stat
git log --oneline -10
# Find potential issues
grep -rn "TODO\|FIXME\|HACK\|XXX" .
grep -rn "password\|secret\|token" . --include="*.py"
# Check complexity (Python)
pip install radon && radon cc . -a
# Check dependencies
npm outdated # Node
pip list --outdated # Python
```
## Review Workflow
1. **Understand context**: Read PR description, linked issues
2. **Run the code**: Build, test, run locally if possible
3. **Read top-down**: Start with main entry points
4. **Check tests**: Are changes tested? Do tests pass?
5. **Security scan**: Run automated tools
6. **Manual review**: Use checklist above
7. **Write feedback**: Be specific, suggest fixes, be kind
© shareAI-lab · MIT · shareAI-lab/learn-claude-code
Похожие скиллы
Все скиллы по теме «Код-ревью и рефакторинг» →Сначала — code-review от других авторов.