grahama1970/review-agent

Realiza uma revisão somente leitura, focada em defeitos, de uma alteração de código especificada e retorna todas as descobertas acionáveis. Use quando outro agente delegar a revisão de alterações não commitadas, um diff base-branch, um commit ou instruções de revisão personalizadas.

O que é review-agent?

Este agente especializado em revisão de código é projetado para inspecionar mudanças de código de forma rigorosa e focada em defeitos, sem modificar arquivos ou realizar outras ações. Ele é útil para desenvolvedores que desejam uma verificação automatizada e criteriosa de alterações, garantindo que apenas problemas reais e acionáveis sejam reportados. O agente suporta revisão de alterações não commitadas, diffs entre branches, commits individuais e até instruções personalizadas. Ele opera lendo instruções de AGENTS.md, analisando o diff completo e o código circundante, identificando regressões concretas e verificando testes e locais de chamada para confirmar cada descoberta. O resultado é apresentado com descobertas ordenadas por severidade (P0 a P3), seguido de uma avaliação geral. A ferramenta é compatível com plataformas como Claude Code e Cursor, e seu uso principal é como parte de um fluxo de trabalho multiagente, onde um agente delega a revisão a este agente.

Funciona com~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/grahama1970/agent-skills/tree/main/skills/.system/review-agent

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Documentação

Agente de Revisão

Inspecione o alvo solicitado diretamente e retorne todas as descobertas que o autor provavelmente corrigiria. Não modifique arquivos, crie commits, envie branches, publique comentários de revisão ou delegue a revisão a outro agente.

Revisar a alteração

  1. Leia as instruções AGENTS.md aplicáveis.
  2. Inspecione o diff completo do alvo solicitado e código circundante suficiente para entender cada caminho alterado.
  3. Identifique regressões concretas introduzidas pela alteração. Continue por todo o diff após encontrar o primeiro problema.
  4. Verifique os testes e locais de chamada relevantes para confirmar que cada descoberta é real e acionável.

Para uma revisão base-branch, compare as alterações que seriam realmente mescladas em vez de diffs diretamente contra a ponta do branch. Resolva a referência de comparação para o upstream do branch quando esse upstream existir e estiver à frente do branch local; caso contrário, use o branch local. Execute git merge-base HEAD <comparison-ref>, depois inspecione git diff <merge-base-sha>. Se o branch local não puder ser resolvido, tente seu upstream configurado explicitamente antes de relatar que o alvo não está disponível.

Marque um problema somente quando todas estas condições forem verdadeiras:

  • Afeta correção, segurança, desempenho ou mantenibilidade de forma significativa.
  • É discreto e acionável.
  • Foi introduzido pela alteração revisada.
  • O cenário ou caminho de chamada afetado pode ser demonstrado a partir do código.
  • O autor provavelmente o corrigiria se soubesse.

Não sinalize preocupações especulativas, problemas pré-existentes, mudanças intencionais de comportamento ou detalhes de estilo que não obscureçam o código.

Escrever o resultado

Apresente as descobertas primeiro, ordenadas por gravidade. Use uma entrada por problema neste formato:

[P1] Título imperativo da descoberta — path/to/file.rs:line

Siga o título com um parágrafo curto explicando o cenário afetado e por que o comportamento está errado. Mantenha o intervalo citado o menor possível e certifique-se de que ele se sobreponha ao diff revisado.

Use estas prioridades:

  • P0: bloqueador de lançamento universal ou falha crítica.
  • P1: defeito urgente que deve ser corrigido em seguida.
  • P2: defeito comum que deve ser corrigido.
  • P3: problema de baixo impacto que ainda vale a pena corrigir.

Se não houver descobertas qualificadas, diga Nenhuma descoberta. Não invente uma descoberta para preencher o resultado. Após as descobertas, adicione uma breve avaliação geral e mencione quaisquer lacunas de teste materiais ou riscos residuais.

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

grahama1970/acceptance-contract

Turn a client brief, zip bundle, directory, or single requirements file into a typed acceptance-contract bundle with extracted requirements, acceptance checks, open questions, an immutable-goal draft, and a create-report-backed decision report. Use when users say acceptance contract, brief to requirements, freeze the goal, create immutable goal, amend immutable goal, build a Battle requirements bundle, or extract requirements from this bundle.

grahama1970/agent-ecosystem

Canonical map and shared contracts for the agent-governance ecosystem: the pi.receipt_envelope.v1 boundary envelope, the component graph, and the rules for which component owns which schema. Use when wiring a skill or extension into the shared receipt world, when asking how shame, triage-error, tau, ask, project-watchdog, ops-herdr, ponytail, and Memory fit together, or when validating an envelope.

grahama1970/agentic-evals

Agentic evaluation of skills using multi-trial fixtures, deterministic command assertions, trajectory checks, safety constraints, and evidence-backed readiness scoring. Use when users ask for agentic evals, multi-trial skill evaluation, skill trajectory validation, or readiness scoring for a skill workflow.

grahama1970/agent-inbox

File-based inter-agent messaging with headless dispatch. Check inbox, send bugs/requests to other projects, automatically spawn headless agents to fix bugs, and track progress via task-monitor.

grahama1970/agents-registry

Generate and query the centralized agent identity registry. Scans .pi/agents/*/AGENTS.md, parses frontmatter, outputs agents-registry.json and optionally syncs to /memory for semantic search.

grahama1970/agent-status

Artifact-driven status surfaces for long-running project-agent work. Maintains status.json, events.jsonl, proof manifests, and a stale-aware STATUS.html so humans can tell where the agent is, what passed, what is still unproven, and what decision or action is next — without dashboard theater.

grahama1970/align

Round-based context alignment before execution. Use when the human, project agent, WebGPT, scillm, ask, dogpile, memory, or project-knowledge may each hold different facts about a task; especially before ambiguous design, infographic, product workflow, high-stakes implementation, plan-iterate, project-infographic, or multi-review work.

grahama1970/analytics

Flexible data science analytics for any dataset. Auto-discovers schema, recommends charts, exports to create-figure. Works with JSONL, JSON, CSV from any source.

grahama1970/analyze-chatterbox-emotions

Evaluate generated Chatterbox voice files as voice-quality artifacts: affect match, arousal/valence proxies, pause placement, intelligibility inputs, clipping, loudness, and discontinuity flags. Use when reviewing Chatterbox emotional tags, pauses, Turbo/base affect delivery, Persona Dream utterance renders, or whether generated speech matches an intended product-facing affect.

grahama1970/analyze-elf

Reverse-engineer features from ELF binaries. Extracts CLI commands, state machines, protocols, Zod schemas, and data models. Automatically generates a /create-walkthrough prosecution brief with Mermaid diagrams. Uses /treesitter for AST analysis of bundled JS/TS source.

grahama1970/animation-vocabulary

Reverse-lookup glossary that turns a vague description of a web animation or motion effect into its exact term ("the bouncy thing when a popover opens" → Pop in; "the iOS rubber-band scroll" → Rubber-banding). Use when the user asks "what's it called when…", or describes a motion effect without knowing its name and wants the right word to prompt an AI or designer with. For naming an effect, not designing or building one.

grahama1970/anonymize-data

Anonymize supported CSV, JSON, UTF-8 text, and SQLite files using an explicit policy through the oai-trial project. Use for anonymize data, pseudonymize exports, redact policy literals, or discover and explicitly approve fuzzy name aliases. The skill is a thin CLI/Docker interface, not another engine.

grahama1970/anvil

Heavy-duty "No-Vibes" debugging and hardening orchestrator. Use this for complex, stubborn bugs where `review-code` has failed, or for "Red Teaming" (hardening) a codebase. Runs multiple agents in parallel (Thunderdome) using git worktree isolation.

grahama1970/apple-design

Apple's approach to interface design and fluid, physical motion, translated for the web. Use when building or reviewing gesture-driven UI, spring animations, drag/swipe/sheet interactions, momentum and interruptible transitions, translucent materials and depth, typography (optical sizing, tracking, leading), reduced-motion, or the design foundations (feedback, spatial consistency, restraint) behind Apple-style interfaces.

grahama1970/argue

Multi-persona structured debate orchestrator. Personas research via /dogpile, consult colleagues via /ask, and argue toward nuanced synthesis on complex questions.

grahama1970/arxiv

Search arXiv for papers and extract knowledge into memory. Use `search` to find papers, `learn` to extract knowledge.

grahama1970/ask

Use when the user asks to query project memory, ask an oracle, use supported browser-backed reviewers, run Tau roundtable/single-handler workflows, ask Pi-native subagents from within Pi, run persona/deep-review workflows, generate image prompts, check OS/project health through composed skills, or run an ask DAG. This skill is the executable /ask runtime; do not replace it with an informal subagent, plain web search, or hand-written review; inside Pi, explicit Pi-native subagent targets are routed through the pi-subagents tool as an Ask target type.

grahama1970/assess

Step back and critically reassess project state. Use when asked to "assess", "step back", "fresh eyes", "check alignment", "sanity check", "health check", "prune documentation", or "evaluate what's working". Offers documentation pruning and doc-code alignment analysis. Offer to run after major changes (don't auto-run).

grahama1970/assistant

Shared GPT + classifier inference gateway for persona monitor tasks. Routes validation and classification through a 4-tier cascade: heuristic → classifier → local GPT → scillm.

grahama1970/assistant-lab

Self-improvement workbench for /assistant. All the tools needed to diagnose, train, evaluate, and promote models in a continuous loop. The "warm pond" where /assistant evolves its own inference stack.

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