文档 —— review-pro

概览

review-pro 是一套分层的 AI 代码审查系统：分流 → 相关专家审查者 → 综合。它由 AI 智能体审查 AI 智能体写出的代码——专为捕捉 AI 生成代码实际存在的缺陷模式而构建：虚构的 API、过度工程、被忽视的约定、多余的依赖。

本 CLI 会把 review-pro 核心（12 个审查技能 + 子智能体 + review-pro 编排器）安装进你的智能体工具，并把技术栈包安装进你仓库的 .review-pro/。支持的目标：opencode · Claude Code · Cursor · Codex。

安装

一次性。交互式——它会询问要安装哪些平台、哪些技术栈包。

npx review-pro init                           # interactive: pick platforms + stacks

非交互式（CI）？使用 --target <platform|all|auto> 与 --no-stacks。

各平台说明

opencode —— 技能装到 ~/.config/opencode/skills/，智能体装到 ~/.config/opencode/agents/（$OPENCODE_HOME 会覆盖）。
Claude Code —— 技能装到 ~/.claude/skills/，智能体装到 ~/.claude/agents/（智能体的 skills: 字段会预载其准则）。
Cursor —— 通过 Cursor 的 /add-plugin 安装；在 Cursor 中运行 /add-plugin https://github.com/tufantunc/review-pro（仓库自带 .cursor-plugin/plugin.json）。
Codex —— 技能装到 ~/.agents/skills/，智能体自动转换为 ~/.codex/agents/*.toml。Codex 会自动发现技能；智能体继承会话的技能集合。

随后添加你使用的技术栈包（见下文），重启你的工具以便新技能/智能体被发现，然后运行一次审查。

手动安装（无需 Node.js）

review-pro 只是纯 markdown 技能与智能体——没有运行时依赖。如果你没有 Node.js（或不想用 CLI），手动复制文件即可：

核心 —— 把 core/skills/<name>/ 复制进你工具的技能目录，并把 core/agents/*.md 复制进其智能体目录（路径见上文各平台说明）。
技术栈包 —— 把 stacks/<pack>/ 复制进被审查仓库的 .review-pro/<pack>/。

# example: opencode core + python stack, by hand
cp -R core/skills/*           ~/.config/opencode/skills/
cp    core/agents/*.md        ~/.config/opencode/agents/
mkdir -p .review-pro && cp -R stacks/python .review-pro/python

CLI 只是自动化了这些复制（外加 Codex 的 .md→.toml 转换与版本追踪）。手动安装与 CLI 安装等价。

技术栈包

技术栈包在审查时，把语言/框架相关的信号叠加到审查者之上。把仓库用到的包安装进其 .review-pro/。框架/领域包可在某个语言包之上组合。

npx review-pro                # interactive multi-select
npx review-pro add python     # one pack, CI-safe
npx review-pro list           # catalog + installed + drift

目录（共 16）：python · go · rust · typescript-react · node · php · dotnet · kotlin · swift · flutter · capacitor · nextjs · tanstack-start · react-native · wordpress · ai-ml。示例：一个 Next.js 仓库激活 typescript-react + nextjs；一个 LLM 应用激活 python + ai-ml。

命令

命令	作用
`npx review-pro`	交互式——选择要安装进 `.review-pro/` 的技术栈
`init [--target <platform>]`	把核心插件安装进某工具的主目录
`uninstall [--target <platform>]`	从工具主目录移除核心插件（agents + skills）。`.review-pro/` 中的技术栈包不受影响。
`add <stack>`	安装一个技术栈包（非交互式）
`remove <stack>`	移除已安装的包
`update [stack]`	把已安装的包刷新到目录版本
`list`	显示目录技术栈 + 已安装版本 + 漂移
`doctor`	校验已安装的包（版本漂移、名册完整性、孤儿项）

运行审查

安装 + 重启之后，在你要审查的仓库中（位于某个功能分支上）：

让会话用 review-pro 审查这个分支，或
直接调用 review-pro 技能。

智能体会原生地跑完整个流水线——git diff、读取改动文件、扫描 .review-pro/ 以获取激活的技术栈、携带技术栈信号分派相关的审查者子智能体，并综合出一个裁定：BLOCK / REQUEST CHANGES / APPROVE。审查时无需任何环境变量，也无需运行任何脚本。

12 位审查者

security · correctness · craft · ai-antipatterns · dry · performance · backend · frontend · a11y · db · api-contract · tests。ai-antipatterns 审查者是一等公民：虚构的 API/符号/导入、凭空发明的配置/环境变量键、多余的依赖，以及被忽视的既有辅助函数。

常见问题

需要 Node.js 吗？

只有安装器 CLI 需要（Node ≥ 18）。插件本身只是纯 markdown 技能与智能体，因此手动安装在任何平台上都无需 Node 即可工作。

它和一个“审查一下”的单一提示有何不同？

单一提示会把整个 diff 交给一个智能体并要求它做完所有事。review-pro 会先分流，只并行运行相关的专家（限定作用域的上下文），再综合——因此小改动成本低、大改动挖得深，且严重性是针对过度上报校准过的。

技术栈包从哪里来？

目录随本包一起发布，在发布时做快照。新包会在新版本发布后出现。要添加你自己的包，参见仓库中的 stacks/CONTRIBUTING.md。

真的是跨平台吗？

是的——单一规范源可安装进 opencode、Claude Code、Cursor 和 Codex。Codex 智能体会自动转换为 TOML；其余工具消费同样的 markdown 智能体。