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Agent Skill · 待分类

review-context(回顾上下文)

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。

review-context 是待分类类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为只读;许可证信息还不明确,第三方扫描有未通过项,按安装量在待分类类的 11,209 个 Skill 里排第 10,165。

总安装 212周安装 9GitHub Stars 公开资料未说明下载 74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: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

这个 Skill 是做什么的

这个 Skill 的分类还没最终确定,用法以来源仓库的说明为准。

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。

来源仓库内路径:skills/review-context

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/vamdawn/ai-forge --skill review-context;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

    它标注为只读,先用只读任务试一次,确认行为符合预期再扩大使用范围。

常见问题

6 条

review-context 怎么安装?

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

review-context 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。

review-context 需要什么权限?

权限级别是只读。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。

review-context 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。

review-context 用的人多吗?

公开数据是累计安装 212 次,近一周安装 9 次,下载 74 次。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。

review-context 安全吗?

第三方扫描有未通过项,风险较高。除非你确认过源码,否则不建议直接安装到常用环境。

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。
  • 标注为只读权限,试用阶段不容易误改本地文件。

先想清楚的地方

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 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。
  • 需要处理待分类类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 只想先试试效果、不希望它改动本地文件的人。

不太适合

  • 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。

待分类类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
infsh-cli

infsh CLI · Codex、Claude

4,374,576382权限未标注未明确未收录
ai-video-generation

AI 视频生成 · Codex、Claude

4,313,376382调用外部服务未明确有提醒
lark-openapi-explorer

云雀 OpenAPI 浏览器 · Codex、Claude

2,064,1209,011需要联网未明确有提醒
lark-workflow-standup-report

Lark 工作流程站立报告 · Codex、Claude

2,041,6328,978需要联网未明确通过
use-my-browser

使用我的浏览器 · Codex、Claude

1,848,49140操作浏览器未明确未通过
review-context

回顾上下文 · 本页

212—只读未明确未通过

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

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:$ARGUMENTS 看起来是一个文件路径(含 / 或 . 扩展名)→ 用 Read 读取文件
  2. Glob 模式:$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

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。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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