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Agent Skill · 研究检索

deep-review(深度回顾)

deep-review 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

deep-review 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为执行命令;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 35,961。

总安装 1,999周安装 85GitHub Stars 1,678下载 843核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
unknown

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:deep-review(深度回顾)
来源仓库:https://github.com/coder/mux
仓库路径:skills/deep-review
安装命令:
npx skills add https://github.com/coder/mux --skill deep-review
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/coder/mux --skill deep-review

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

deep-review 采用并行子代理机制执行高质量代码审查,覆盖多维度关注点。适用于 Pull Request 变更分析,重点检查正确性、测试、一致性与安全性。自动识别 UI、后端与 IPC 层变动,生成分层评审意见与修复指引。安装前应确认是否具备读取 diff 与项目结构图的权限。

建议结合 git 历史与分支策略理解变更意图,避免孤立评判片段代码。

来源仓库内路径:skills/deep-review

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/coder/mux --skill deep-review;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要执行命令,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

deep-review 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/coder/mux --skill deep-review。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

deep-review 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

deep-review 需要什么权限?

权限级别是执行命令。安装流程涉及命令执行,可能通过 npx skills add https://github.com/coder/mux --skill deep-review 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

deep-review 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

deep-review 用的人多吗?

公开数据是累计安装 1,999 次,近一周安装 85 次,下载 843 次,GitHub 1,678 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

deep-review 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。
  • 来源仓库有 1,678 星,维护活跃度相对可查。

先想清楚的地方

  • 需要执行命令,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 不能接受 Skill 在你机器上执行命令的人。
  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
deep-review

深度回顾 · 本页

1,9991,678执行命令未明确通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

Deep Review Mode

Provide an excellent code review by defaulting to parallelism.

You should use sub-agents to review the change from multiple angles (correctness, tests, consistency, UX, performance, safety). Each sub-agent should have a focused mandate and return actionable findings with file paths.

Step 0: Establish the review surface

Before reviewing, gather context:

  • Identify the change scope: git diff --name-only (or the file list the user provides).
  • Skim the diff for intent and risk: git diff.
  • Note which layers are touched:

- UI (React/components/styles) - Main process / backend services - IPC boundary / shared types - Tooling/scripts - Docs - Tests

If the change is large, split review by module and prioritize high-risk paths.

Spawn the right sub-agents (change-type aware)

Spawn 2–5 sub-agents depending on scope. Tailor them to the change.

Suggested sub-agent set

  • Correctness & edge cases (always)

- Goal: find logic bugs, missing error handling, race conditions, broken invariants.

  • Tests & verification (always)

- Goal: evaluate test coverage, propose missing tests, suggest commands to validate.

  • Consistency & architecture (usually)

- Goal: ensure changes match existing patterns, abstractions, and boundaries.

  • UX & accessibility (when UI changed)

- Goal: keyboard flows, a11y, visual consistency, empty/loading/error states.

  • Performance & reliability (when hot paths / streaming / IO changed)

- Goal: latency, unnecessary work, blocking calls, memory growth, resilience.

  • Docs & developer experience (when docs/scripts/public API changed)

- Goal: clarity, correctness, navigation updates, link integrity.

Synthesize into a single excellent review

When sub-agent results arrive, produce a consolidated review with:

  1. Summary (what changed + overall risk)
  2. Issues
  3. Questions (unknown intent; ask for clarification)
  4. Suggested validation plan (commands + manual checks)

Issues should have a severity in form of:

| Severity | Description | Example | |----------|-------------| | P0 | Change must not be merged until resolved | Change would permanently break core workflows if merged. | | P1 | Change should not be merged| New code will not work as expected due to severe bugs| | P2 | Consideration required before merging | The change creates inconsistency / fragility | | P3 | Minor issue | The change introduces a minor issue that may be addressed later | | P4 | Long-term issue | The change raises concerns about long-term maintainability or may break under rare conditions |

Review rubric

Use this rubric to avoid blind spots:

  • Correctness: invariants, edge cases, error handling, races
  • Fitness: does it meet the user goal, and does it match product constraints?
  • Tests: coverage of new logic, regression tests, deterministic behavior
  • Consistency: patterns, naming, types, boundaries, IPC typing
  • Maintainability: complexity, duplication, readability
  • Performance: hot paths, streaming, excessive re-renders/IO
  • Safety: secrets, path traversal, injection risks, filesystem safety
  • DX: logs, error messages, debuggability

Anti-patterns

  • Single-threaded review of a large change (spawn sub-agents).
  • Vague feedback (“looks good”) without actionable items and file paths.
  • Non-verifiable suggestions (always include a validation plan).
  • Scope creep disguised as review (focus on minimal changes unless risk demands more).

平台分布

Codex

38.13%
按下载量换算321

Claude

32.33%
按下载量换算273

Cursor

17.44%
按下载量换算147

Gemini CLI

8.62%
按下载量换算73

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

执行命令

安装流程涉及命令执行,可能通过 npx skills add https://github.com/coder/mux --skill deep-review 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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