code-review-ai-ai-review
Automatize Revisões de Código com IA
Transforme a revisão manual de código em garantia de qualidade automatizada com assistência de IA. Esta habilidade combina ferramentas de análise estática com os modelos Claude e GPT para identificar vulnerabilidades de segurança, problemas de desempenho e questões de arquitetura antecipadamente.
Télécharger le ZIP du skill
Importer dans Claude
Allez dans Paramètres → Capacités → Skills → Importer un skill
Activez et commencez à utiliser
Tester
Utilisation de "code-review-ai-ai-review". Review this security-sensitive authentication module
Résultat attendu:
- ## Security Review Findings **CRITICAL - SQL Injection** - File: `src/auth/login.ts:42` - String concatenation with user input enables SQL injection - Fix: Use parameterized queries **HIGH - Weak Password Storage** - File: `src/auth/user.ts:15` - Using MD5 for password hashing - Fix: Use bcrypt or Argon2
Utilisation de "code-review-ai-ai-review". Analyze this database query for performance issues
Résultat attendu:
- ## Performance Analysis **HIGH - N+1 Query Detected** - File: `src/api/users.js:28` - Loop contains 5 database calls - Impact: 100 users = 500 queries - Fix: Use JOIN or batch loading
Utilisation de "code-review-ai-ai-review". Review microservice architecture changes
Résultat attendu:
- ## Architecture Review **WARNING - Shared Database** - Service boundaries violated - Fix: Implement database-per-service pattern **INFO - Missing Circuit Breaker** - External API calls lack resilience - Recommendation: Add circuit breaker pattern
Audit de sécurité
SûrAll 53 static findings are false positives. The skill is a legitimate code review assistant that integrates security scanning tools (SonarQube, CodeQL, Semgrep, TruffleHog) with AI models. External commands, environment access, and network calls are all required for its core function of automated code analysis and GitHub integration.
Problèmes à risque faible (6)
Motifs détectés
Score de qualité
Ce que vous pouvez construire
Revisões Automatizadas de Pull Request
Integre com pipelines CI/CD para revisar automaticamente cada pull request, publicando comentários estruturados com feedback sobre segurança, desempenho e arquitetura.
Auditorias Focadas em Segurança
Execute análise de segurança abrangente usando CodeQL e Semgrep para identificar injeção de SQL, XSS, bypass de autenticação e outras vulnerabilidades críticas.
Otimização de Desempenho
Detecte anti-padrões comuns de desempenho como consultas N+1, índices de banco de dados ausentes e coleções ilimitadas antes que cheguem à produção.
Essayez ces prompts
Review this pull request for security vulnerabilities and code quality issues:
PR Description: {pr_description}
Code Diff:
{diff}
Focus on: Security bugs, performance issues, and maintainability concerns.Perform a deep security analysis of this code change. Check for:
1. SQL injection and command injection vulnerabilities
2. Authentication and authorization flaws
3. Insecure cryptographic practices
4. Data exposure risks
Code:
{code_snippet}
Static analysis results:
{static_results}Analyze this code change for architectural concerns:
- Does it follow SOLID principles?
- Are dependencies properly managed?
- Is there proper separation of concerns?
- Any potential scalability issues?
Code:
{code}
System context: {architecture_summary}Conduct a comprehensive code review combining static analysis results with AI analysis:
Diff:
{diff}
SonarQube issues: {sonarqube}
CodeQL alerts: {codeql}
Semgrep findings: {semgrep}
Provide prioritized findings with actionable fix examples.Bonnes pratiques
- Execute ferramentas de análise estática (CodeQL, Semgrep) antes da análise de IA para fornecer dados contextuais
- Use temperature=0.1-0.2 para revisões de segurança consistentes e determinísticas
- Configure gates de qualidade que bloqueiam PRs com descobertas de severidade CRÍTICA
Éviter
- Confiar apenas na IA sem contexto de análise estática - a IA pode perder padrões de vulnerabilidade conhecidos
- Configurar temperature muito alto (>0.5) levando a descobertas inconsistentes ou fabricadas
- Ignorar taxas de falsos positivos - sempre verifique descobertas críticas manualmente
Foire aux questions
Quais ferramentas de análise estática esta habilidade usa?
Quais modelos de IA funcionam melhor para revisão de código?
Preciso de chaves de API para usar esta habilidade?
Esta habilidade pode detectar secrets no código?
Como funciona a integração CI/CD?
Quais linguagens são suportadas?
Détails du développeur
Auteur
sickn33Licence
MIT
Dépôt
https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills/tree/main/skills/code-review-ai-ai-reviewRéf
main
Structure de fichiers
📄 SKILL.md