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Agent Skill · 研究检索

peer-review(同行评审)

peer-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。

peer-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,权限为需要联网;许可证信息还不明确,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 57,766。

总安装 424周安装 17GitHub Stars 292下载 137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:peer-review(同行评审)
来源仓库:https://github.com/tobihagemann/turbo
仓库路径:skills/peer-review
安装命令:
npx skills add https://github.com/tobihagemann/turbo --skill peer-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/tobihagemann/turbo --skill peer-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。

peer-review 用于查找、检索和筛选相关信息。适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果。通过 npx skills add 命令从指定 GitHub 仓库安装使用。

安装前需确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。建议结合原始 README 核验具体用法和功能边界。

来源仓库内路径:skills/peer-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/tobihagemann/turbo --skill peer-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

    它需要需要联网,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

peer-review 怎么安装?

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

peer-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。

peer-review 需要什么权限?

权限级别是需要联网。该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

peer-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。

peer-review 用的人多吗?

公开数据是累计安装 424 次,近一周安装 17 次,下载 137 次,GitHub 292 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。

peer-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

  • 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

  • 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
peer-review

同行评审 · 本页

424292需要联网未明确有提醒

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

Peer Review

Independent peer review via codex. Translates a natural-language review request into a codex-specific prompt so invocations stay implementation-agnostic.

Step 1: Understand the Request

Identify from the invoking prompt or conversation context:

  • Material — the code scope, artifact text, feedback items, or other content under review
  • Criteria — reference file paths codex should read directly, inline criteria text, or the material's own domain conventions
  • Dimensions — one review concern (single-pass) or multiple independent concerns (fan-out, one per dimension)
  • Skepticism guidance — any material-specific instruction for pushing past surface findings; optional
  • Output format — finding layout, priority scale, or verdict labels; optional

If no reviewable material is available, stop and state that material is required.

Step 2: Build the Codex Prompt

Assemble the prompt using codex's XML tag conventions (see /codex-exec Prompt Shaping):

  • <task> — the scope or material, criteria pointers (file paths codex should read, or inline criteria), and any needed context. When multiple independent dimensions are specified, wrap the dimension list with explicit parallel fan-out instructions so codex delegates each dimension to a separate spawn_agent sub-agent and waits for all before synthesizing. See /codex-exec references/parallel-execution.md for the pattern.
  • <dig_deeper_nudge> — the skepticism guidance from the request if provided; otherwise the default: "Do not stop at surface-level findings. Check for second-order failures, transformation-chain bypasses, and cases where the material relies on unstated assumptions."
  • <structured_output_contract> — the output format from the request if provided. Otherwise use the default, which aligns with the finding shape internal reviews emit so findings can be concatenated without transformation: ` ### [P<N>] <title (imperative, ≤80 chars)> **File:** <file path> (lines <start>-<end>) or **Section:** <location> **Reviewer:** peer (<dimension>) <one paragraph explaining the issue and its impact> The (lines <start>-<end>) slot is optional; include it when reviewing code, omit for section references. Include the (<dimension>)` parenthetical whenever the request identifies a dimension label (covers both single- and multi-dimension cases); omit only for undifferentiated reviews where no dimension was named. Default priority scale: P0 (fundamentally flawed or blocking), P1 (significant gap or urgent), P2 (moderate issue), P3 (minor improvement). End with an Overall Verdict block containing a 1–3 sentence assessment. If there are no issues, state that the material looks sound.

Step 3: Run /codex-exec Skill

Invoke /codex-exec via the Skill tool in read-only mode with the assembled prompt.

Step 4: Shape the Response

Compare codex's output against the dimensions and structure requested in Step 2, then classify it into one of three branches:

  • Codex returned the requested findings — output them verbatim.
  • Incomplete output (any reason — partial fan-out with missing dimensions, mid-run truncation, sections cut off, sub-agent failure, single-dimension review that ends mid-finding, etc.) — output what came back verbatim, name what is missing relative to Step 2's request, then append: "Action required: Peer review returned partial output. Use the AskUserQuestion tool to ask the user whether to retry peer review now (transient codex errors like usage limits often clear within minutes) or proceed with the partial findings. State what is missing so the user can decide."
  • No output / codex failed — output a single notice stating the cause (usage limit, error, empty response), then append: "Action required: Peer review failed. Use the AskUserQuestion tool to ask the user whether to retry peer review now (transient codex errors like usage limits often clear within minutes) or proceed without peer review."

Do not synthesize peer findings locally to fill a gap. Peer review's value is independence; locally written findings labeled "peer" mislead the consumer.

Then use the TaskList tool and proceed to any remaining task.

平台分布

Codex

37.15%
按下载量换算51

Claude

31.83%
按下载量换算44

Cursor

19.86%
按下载量换算27

Gemini CLI

8.39%
按下载量换算11

安全审计

Gen Agent Trust Hub

可疑

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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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