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Agent Skill · 研究检索

tetra-scar-code-review(四疤痕代码审查)

tetra-scar-code-review 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 OpenClaw 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。

tetra-scar-code-review 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为权限未标注;许可证为 MIT-0,第三方扫描有提醒项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 26,906。

总安装 3,481周安装 148GitHub Stars 公开资料未说明下载 1,220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
MIT-0
版本
0.1.0

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:tetra-scar-code-review(四疤痕代码审查)
来源仓库:https://github.com/aibenyclaude-coder/tetra-scar-code-review
安装命令:
openclaw skills install tetra-scar-code-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 OpenClaw 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。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install tetra-scar-code-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。

用于从历史失败中学习并执行无 LLM 调用的代码审查。适用于安全性、性能和正确性检查,提升代码健壮性。结合系统检查表自动识别潜在问题点,输出修复建议。使用前需导入过往错误案例,建立个性化规则集。tetra-scar-code-review 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

建议定期更新检查表内容,适应新漏洞模式和技术栈变化。

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 OpenClaw;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 openclaw skills install tetra-scar-code-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

    权限没有明确标注,第一次使用时只给一个无关紧要的任务,观察它到底读了哪些文件和网络。

常见问题

6 条

tetra-scar-code-review 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install tetra-scar-code-review。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

tetra-scar-code-review 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。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。

tetra-scar-code-review 需要什么权限?

权限级别没有明确标注。第一次使用时建议只给无关紧要的任务,观察它实际读写了哪些内容。

tetra-scar-code-review 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

tetra-scar-code-review 用的人多吗?

公开数据是累计安装 3,481 次,近一周安装 148 次,下载 1,220 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。

tetra-scar-code-review 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。

先想清楚的地方

  • 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 OpenClaw,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

  • 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
tetra-scar-code-review

四疤痕代码审查 · 本页

3,481—权限未标注MIT-0有提醒

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

name
scar-code-review
description
>
version
0.1.0
author
b-button-corp
tags
requires
binaries

scar-code-review

What this does

A code review system that learns from its own misses. Two layers work together:

  1. Checklist review — Regex/heuristic checks across 4 dimensions:

- Security: SQL injection, hardcoded secrets, XSS, eval/exec - Performance: N+1 queries, missing pagination, unbounded SELECTs - Correctness: Unchecked nulls, off-by-one patterns, unhandled promises - Maintainability: Long functions, deep nesting, magic numbers

  1. Scar reflex arc — Pattern-matching against past review misses. When a review

fails to catch a bug that later causes an incident, record a scar. Next time, the reflex fires before the LLM even looks at the diff.

No external dependencies. stdlib only. Python 3.9+.

Quick start

Review a file:

python3 scar_code_review.py review path/to/file.py

Check a diff against past scars:

python3 scar_code_review.py check-diff path/to/changes.diff

Record a missed review finding:

python3 scar_code_review.py record-miss \
  --what-missed "Missed SQL injection in user input handler" \
  --pattern "execute.*format.*user" \
  --severity critical

File format

JSONL, compatible with tetra-scar:

{"id":"rscar_1234","what_missed":"...","pattern":"...","severity":"critical","created_at":"..."}

Integration

from scar_code_review import review, reflex_check, record_miss, load_review_scars

# Review a file
findings = review("app/views.py")
for f in findings:
    print(f"{f['severity']} [{f['dimension']}] {f['message']} (line {f['line']})")

# Check diff against past scars
scars = load_review_scars()
blocks = reflex_check(diff_text, scars)
for b in blocks:
    print(f"BLOCKED: {b}")

# Record a miss after an incident
record_miss(
    what_missed="Missed unvalidated redirect",
    pattern="redirect.*request\\.GET",
    severity="high",
)

平台分布

OpenClaw

84.9%
按下载量换算1,036

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

可疑

权限和风险

权限未标注

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

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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