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Code-Review

Führt eine abschließende Code-Überprüfung eines Pull Requests durch

Was ist Code-Review?

Diese Fähigkeit orchestriert eine umfassende Code-Review-Sitzung, indem sie mehrere spezialisierte Unteragenten (code-review-*-Fähigkeiten aus demselben Repository) parallel einsetzt. Sie delegiert jeden Unteragenten mit dem vollständigen Pfad seiner Fähigkeit und verwendet dabei hohe Denkfähigkeiten (xhigh reasoning). Das Ziel ist es, alle von den Unteragenten gefundenen Probleme zu sammeln und in einem einzigen, klar strukturierten Markdown-Bericht zusammenzufassen. Jeder Befund muss eine spezifische Datei und Zeilennummer enthalten und wird zur leichteren Referenz nummeriert. Die Fähigkeit ist für Entwickler und Teams gedacht, die automatisierte, gründliche und konsistente Code-Reviews in ihren Workflows (z. B. mit Claude Code, Cursor oder Codex) benötigen. Sie unterstützt GitHub-Workflows, indem sie bei Bedarf ein `code-reviewed`-Label hinzufügt, aber keine GitHub-Kommentare hinterlässt, es sei denn, dies wird explizit angefordert.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor

npx skills add https://github.com/openai/codex/tree/main/.codex/skills/code-review

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Dokumentation

Verwende Unteragenten, um Code mit allen code-review-*-Fähigkeiten in diesem Repository außer diesem Orchestrator zu überprüfen. Ein Unteragent pro Fähigkeit. Gib den vollständigen Fähigkeitspfad an die Unteragenten weiter. Verwende xhigh Reasoning.

Du musst jeden einzelnen Befund von jedem Unteragenten zurückgeben. Du kannst eine unbegrenzte Anzahl von Ergebnissen melden. Verwende rohes Markdown, um die Befunde zu melden. Nummeriere die Befunde zur einfacheren Referenz. Jeder Befund muss einen spezifischen Dateipfad und eine Zeilennummer enthalten.

Wenn der GitHub-Benutzer, der die Überprüfung durchführt, der Besitzer des Pull Requests ist, füge ein code-reviewed-Label hinzu. Hinterlasse keine GitHub-Kommentare, es sei denn, es wird explizit darum gebeten.

Individual skills in this repo

This repo contains 19 individual skills — each has its own dedicated page.

babysit-pr

Babysit a GitHub pull request after creation by continuously polling review comments, CI checks/workflow runs, and mergeability state until the PR is merged/closed or user help is required. Diagnose failures, retry likely flaky failures up to 3 times, auto-fix/push branch-related issues when appropriate, and keep watching open PRs so fresh review feedback is surfaced promptly. Use when the user asks Codex to monitor a PR, watch CI, handle review comments, or keep an eye on failures and feedback on an open PR.

code-review-change-size

Change size guidance (800 lines)

code-review-context

Model visible context

code-review-testing

Test authoring guidance

codex-bug

Diagnose GitHub bug reports in openai/codex. Use when given a GitHub issue URL from openai/codex and asked to decide next steps such as verifying against the repo, requesting more info, or explaining why it is not a bug; follow any additional user-provided instructions.

codex-issue-digest

Run a GitHub issue digest for openai/codex by feature-area labels, all areas, and configurable time windows. Use when asked to summarize recent Codex bug reports or enhancement requests, especially for owner-specific labels such as tui, exec, app, or similar areas.

codex-pr-body

Update the title and body of one or more pull requests.

imagegen

Generate or edit raster images when the task benefits from AI-created bitmap visuals such as photos, illustrations, textures, sprites, mockups, or transparent-background cutouts. Use when Codex should create a brand-new image, transform an existing image, or derive visual variants from references, and the output should be a bitmap asset rather than repo-native code or vector. Do not use when the task is better handled by editing existing SVG/vector/code-native assets, extending an established icon or logo system, or building the visual directly in HTML/CSS/canvas.

openai/babysit-pr

openai-docs

Use when the user asks how to build with OpenAI products or APIs, asks about Codex itself or choosing Codex surfaces, needs up-to-date official documentation with citations, help choosing the latest model for a use case, or model upgrade and prompt-upgrade guidance; use OpenAI docs MCP tools for non-Codex docs questions, use the Codex manual helper first for broad Codex self-knowledge, and restrict fallback browsing to official OpenAI domains.

openai/test-tui

Guide for testing Codex TUI interactively

path-types

Choose Rust types for operating system paths across the Codex repository. Use when defining new path-bearing types or explicitly migrating existing ones.

plugin-creator

Create and scaffold plugin directories for Codex with a required `.codex-plugin/plugin.json`, optional plugin folders/files, valid manifest defaults, and personal-marketplace entries by default. Use when Codex needs to create a new personal plugin, add optional plugin structure, generate or update marketplace entries for plugin ordering and availability metadata, or update an existing local plugin during development with the CLI-driven cachebuster and reinstall flow.

pushing-ci-changes

Pushing GitHub Actions changes, resolving push rejection, requesting upload exceptions.

remote-tests

Testing against remote executors in integration tests.

skill-creator

Guide for creating effective skills. This skill should be used when users want to create a new skill (or update an existing skill) that extends Codex's capabilities with specialized knowledge, workflows, or tool integrations.

skill-installer

Install Codex skills into $CODEX_HOME/skills from a curated list or a GitHub repo path. Use when a user asks to list installable skills, install a curated skill, or install a skill from another repo (including private repos).

test-tui