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待分类只读github未标认证来源可访问许可证需确认审计异常

review-context回顾上下文

Agent Skill

review-context 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。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。

总安装

212

周安装

9

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

74
CodexClaudeCursorGemini CLI

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

unknown

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

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:review-context(回顾上下文)
来源仓库:https://github.com/vamdawn/ai-forge
仓库路径:skills/review-context
安装命令:
npx skills add https://github.com/vamdawn/ai-forge --skill review-context
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/vamdawn/ai-forge --skill review-context

简介

review-context 用于处理 GitHub 仓库、Issue 和代码协作信息。

  • 适合在开发协作中围绕上下文或变更进行整理。review-context 属于待分类类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。
  • 通过 npx 命令从 GitHub 仓库安装该技能。
  • 安装前需确认仓库权限、维护状态及是否涉及网络或文件操作。
  • 当前无详细功能描述,需查阅原始文档了解具体用途。

SKILL.md

Context Engineering 审查

从 context engineering 视角审查用户提供的内容,自动识别内容类型并选择最相关的审查维度,输出结构化审查报告。

工作流

Step 0: 获取审查目标

判定 $ARGUMENTS 的输入类型:

  1. 文件路径$ARGUMENTS 看起来是一个文件路径(含 /. 扩展名)→ 用 Read 读取文件
  2. Glob 模式$ARGUMENTS 含通配符(***)→ 用 Glob 展开后逐一读取(上限 5 个文件,超出则优先入口文件和核心模块)
  3. 直接内容$ARGUMENTS 是一段代码或文本 → 直接作为审查内容
  4. 空参数$ARGUMENTS 为空 → 询问用户提供文件路径或粘贴内容

对于多文件输入,先用 Read 读取各文件,合并为审查内容。若总量过大(>500 行),用 Grep 扫描关键特征辅助判定,优先深入审查核心文件。

Step 1: 识别内容类型

阅读 references/content-type-rules.md 中的识别规则。

根据文件扩展名、文件名、内容关键词和结构特征,判定内容属于以下哪种类型:

  1. Prompt 类 — AI 行为指令、系统 prompt、角色定义
  2. Agent 代码类 — 使用 LLM 框架的代码实现
  3. 架构文档类 — 系统架构、组件交互描述
  4. 设计文档类 — PRD、RFC、技术方案
  5. Skill/Workflow 定义类 — Agent skill 或工作流定义
  6. 通用文本 — 无法归入以上类别

按规则优先级匹配,匹配到第一个即停止。若内容类型模糊难以判定,向用户确认后继续。

Step 2: 选择审查维度

根据 references/content-type-rules.md 中的维度选择映射矩阵:

  1. 选定该内容类型的所有必选维度
  2. 扫描内容中的具体特征,参照特征驱动的维度追加规则,从候选维度中选择与内容高度相关的 1-2 个
  3. 确保最终维度数量在 3-5 个之间

向用户报告识别到的内容类型和选定的审查维度,然后继续。

Step 3: 逐维度审查

对 Step 2 选定的每个维度:

  1. 阅读 references/dimension-checklist.md 中对应维度的段落(只读选定维度,不读全文)
  2. 逐条对照检查清单审查内容
  3. 记录每条发现并标注严重等级:

- Critical — 将直接导致 context 失效、严重性能退化或系统性故障 - Important — 影响 context 质量或效率,但不会导致系统故障 - Suggestion — 优化建议,采纳后可提升 context 质量

  1. 对每条发现提供具体改进建议,指向内容中的具体位置(行号或段落)

审查原则:

  • 基于证据:每条发现必须指向内容中的具体位置
  • 不凭空创造:检查点不适用时跳过,不勉强标注
  • CE 专注:关注 context engineering 特有视角,不重复通用代码审查已覆盖的内容
  • 对于非 AI/agent 相关内容:聚焦通用 context 原则(信息组织、结构化、注意力管理),在报告中注明

Step 4: 生成审查报告

阅读 references/report-template.md 获取报告模板,按模板格式生成完整报告。

报告包含:

  • 基本信息(内容类型、审查维度、日期、输入来源)
  • 审查总结(1-3 句整体评价)
  • 逐维度发现(表格形式,含严重等级、位置、发现、建议)
  • 统计(按严重等级计数)
  • 改进优先级(Top 3-5,按影响排序)
  • 推荐阅读(指向相关 CE skill)

Step 5: 质量核验

逐项检查,发现遗漏时回到对应步骤修复:

  • 内容类型识别正确且有依据
  • 选定维度数量在 3-5 个之间
  • 每条发现都指向内容中的具体位置
  • 每条发现都有对应的改进建议
  • 严重等级分配合理(Critical 仅用于真正严重的问题)
  • 未凭空创造不存在的问题
  • 报告格式匹配模板
  • 改进优先级按影响排序

Edge Cases

  • 内容过短(<20 行):减少维度至 2-3 个,报告精简化
  • 内容过长(>500 行):分段审查,先整体扫描结构,再对关键段落深入分析
  • 非 AI/agent 相关内容:仍可从通用 context 原则审查(信息组织、结构化、注意力管理),在报告开头注明审查聚焦于通用 CE 原则
  • 二进制或非文本文件:告知用户不支持,建议提供对应的文档或源码
  • 文件不存在或不可读:报告错误并终止
  • 混合类型内容:以主要文件类型驱动维度选择,在报告中注明涉及多种类型

适合场景

01

用户想查找某类 Agent Skill 时

02

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

03

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

Codex

33.41%
按下载量换算25

Claude

28.12%
按下载量换算21

Cursor

19.81%
按下载量换算15

Gemini CLI

9.49%
按下载量换算7

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

未通过

权限和风险

只读

该 Skill 主要提供规则、说明或参考内容,本身偏只读;真正读写文件、联网或执行命令仍取决于宿主 Agent 的任务。

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。来源安全扫描存在 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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