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Agent Skill · 待分类

review-doc(审查文档)

用于辅助文档、README、Markdown、说明文和内容稿件的整理与改写。它适合让 Agent 提炼结构、补齐章节、统一术语、检查链接或把零散材料整理成可读文档。使用时应保留项目已有事实、命令和路径,不要把未确认的信息写成确定结论;涉及对外文案时,还需要控制语气,避免过度营销或夸大能力。

review-doc 是待分类类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为执行命令;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 7,510。

总安装 360周安装 15GitHub Stars 公开资料未说明下载 120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-doc(审查文档)
来源仓库:https://github.com/vamdawn/ai-forge
仓库路径:skills/review-doc
安装命令:
npx skills add https://github.com/vamdawn/ai-forge --skill review-doc
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-doc

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-doc 辅助文档、Markdown 和内容稿件的整理与改写。适合提炼结构、补齐章节、统一术语或检查链接有效性。使用时需保留项目已有事实和路径,不写成确定结论。review-doc 属于待分类类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。涉及对外文案时需控制语气,避免过度营销或夸大能力。

建议结合原始 README 核验具体用法和功能细节。

来源仓库内路径:skills/review-doc

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-doc;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

review-doc 怎么安装?

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

review-doc 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-doc 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/vamdawn/ai-forge --skill review-doc 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。

review-doc 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-doc 用的人多吗?

公开数据是累计安装 360 次,近一周安装 15 次,下载 120 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-doc 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。

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。

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。

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-doc

审查文档 · 本页

360—执行命令未明确未通过

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

Document Review

Workflow

  1. Read target document — Read the ENTIRE file at $ARGUMENTS in one pass. Note total line count.
  2. Read referenced documents — Scan for mentions of PRDs, design docs, specs, or style guides. Read each one for context. If none found, proceed without.
  3. Choose review mode — Based on document size:

- ≤300 lines → Single-agent mode (Step 4a) - >300 lines → Parallel multi-agent mode (Step 4b)

4a. Single-Agent Review

Spawn ONE review sub-agent via Task tool (subagent_type: "general-purpose"). Pass full document content and all referenced context. Instruct the sub-agent to:

  • Check correctness, structure, completeness, clarity, and grammar
  • Categorize each issue as Critical / Important / Minor
  • Return a markdown table: Severity | Line | Category | Issue | Fix
  • Sort by severity (Critical first), then line number

4b. Parallel Multi-Agent Review

For documents >300 lines, split and review concurrently:

  1. Partition the document — Divide by top-level headings (h1/h2) into logical sections. If no headings exist, split into chunks of ~300 lines with 20-line overlap to catch cross-boundary issues. Target 2–5 chunks; never exceed 5.
  2. Spawn parallel sub-agents — Launch ALL sub-agents in a single message using multiple Task tool calls (subagent_type: "general-purpose"). Each sub-agent receives:

- Its assigned section/chunk (with line number range clearly stated) - The full list of referenced documents for context - A brief summary of the rest of the document (surrounding section titles + first sentence) so it can assess cross-references - Instructions to check: correctness, structure, completeness, clarity, grammar - Instructions to return a markdown table: Severity | Line | Category | Issue | Fix

  1. Spawn a structure sub-agent in parallel — In the same message as Step 2, launch one additional sub-agent that reviews the document holistically for:

- Overall structure and logical flow - Missing sections or content gaps - Inconsistencies between sections (terminology, style, tone) - Duplicate or contradictory content - Table of contents accuracy (if present)

  1. Merge results — Collect all sub-agent tables. Deduplicate issues that appear in overlapping regions (keep the more specific description). Combine into one unified table sorted by severity then line number.

5. Apply fixes

Apply ALL fixes in one pass using Edit tool.

6. Verify

Re-read the document. If new issues remain, do ONE more fix pass maximum.

7. Report

Output summary to the user using the format below.

Output Format

## Document Review: [filename]

### Review Mode
[Single-agent | Parallel (N section agents + 1 structure agent)]

### Issues Found
| Severity | Line | Category | Source | Issue | Fix Applied |
|----------|------|----------|--------|-------|-------------|
| Critical | 42   | Correctness | Section 2 | Wrong endpoint URL | ✅ |
| Important | 128  | Structure | Holistic | Missing error handling section | ✅ |

### Summary
- Critical: N found, N fixed
- Important: N found, N fixed
- Minor: N found, N fixed
- Passes: 1 | Status: ✅ Complete

Edge Cases

  • >1000 lines: Read in 500-line chunks, complete full read before review.
  • No clear section boundaries: Fall back to fixed-size ~300-line chunks with 20-line overlap.
  • No issues found: Report clean result — do not invent issues.
  • User specifies focus area: Prioritize that area but still do a full review pass.
  • File not found or unreadable: Report error to user and terminate — do not proceed with review.
  • Sub-agent failure: If one parallel sub-agent fails, merge results from successful ones and log a warning. If all fail, fall back to reviewing directly in main session.
  • Referenced document unreadable: Log a warning in the report and continue review without that reference.
  • Overlapping issues from parallel agents: During merge, deduplicate by line number proximity (±3 lines) and category match — keep the entry with the more actionable fix description.

平台分布

Codex

34.55%
按下载量换算41

Claude

32.55%
按下载量换算39

Cursor

18.1%
按下载量换算22

Gemini CLI

8.98%
按下载量换算11

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

未通过

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/vamdawn/ai-forge --skill review-doc 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。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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