Synthèse automatique
Cette compétence orchestre des revues de code multi-dimensionnelles en parallèle, générant des retours unifiés et priorisés pour les pull requests, audits de sécurité, revues de performance et d'architecture.
Points forts
- Analyse parallèle sur plusieurs dimensions (qualité, sécurité, performance, architecture)
- Synthèse unifiée avec priorisation des problèmes
- Prise en charge de plusieurs types de revues (PR, sécurité, performance, architecture)
- Scalabilité via des sous-agents spécialisés
Limites
- Nécessite une coordination minutieuse des sous-agents
- Possible chevauchement des résultats entre dimensions
- Dépend de la qualité des modèles pour chaque dimension
Utilisez cette compétence pour des revues de code complètes nécessitant une analyse multi-facette et des retours structurés.
Évitez pour des modifications triviales ou des changements minimes ne justifiant pas une orchestration poussée.
Analyse de sécurité
SûrThe skill describes code review orchestration patterns using task management and subagents. It contains no instructions for destructive, exfiltrating, or obfuscated actions. No commands like curl, sh, rm, or secret handling are present. The bash examples use 'npx cc-mirror tasks create' for task management, which is not inherently dangerous.
Aucun point d'attention détecté
Comment cette analyse est faiteExemples
Review PR #123Security audit the authentication moduleFind performance bottlenecksCode Review Orchestration Patterns
┌─────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ │
│ Reviews should be thorough, fast, and actionable. │
│ Parallel analysis. Unified feedback. Clear priorities. │
│ │
└─────────────────────────────────────────────────────────────┘
Load when: PR review, security audit, performance review, architecture review, pre-merge validation Common patterns: Multi-Dimensional Analysis, OWASP-Parallel, Layer-by-Layer
Table of Contents
Pull Request Review
Pattern: Multi-Dimensional Analysis
User Request: "Review PR #123"
Phase 1: FAN-OUT (Parallel analysis dimensions)
├─ Explore agent: Understand PR context, related issues
├─ Agent A: Code quality analysis (style, patterns, DRY)
├─ Agent B: Logic correctness (edge cases, error handling)
├─ Agent C: Security implications
└─ Agent D: Performance implications
Phase 2: REDUCE (Synthesize)
└─ General-purpose agent: Aggregate findings, prioritize, format review
Implementation:
# All in single message for parallelism (opus for reviews - critical thinking)
Task(subagent_type="Explore", prompt="Fetch PR #123 details, understand context and related issues",
model="haiku", run_in_background=True)
Task(subagent_type="general-purpose", prompt="Review code quality: patterns, readability, maintainability",
model="opus", run_in_background=True)
Task(subagent_type="general-purpose", prompt="Review logic: correctness, edge cases, error handling",
model="opus", run_in_background=True)
Task(subagent_type="general-purpose", prompt="Review security: injection, auth, data exposure",
model="opus", run_in_background=True)
Task(subagent_type="general-purpose", prompt="Review performance: complexity, queries, memory",
model="opus", run_in_background=True)
Security Audit
Pattern: OWASP-Parallel
User Request: "Security audit the authentication module"
Phase 1: FAN-OUT (OWASP categories in parallel)
├─ Agent A: Injection vulnerabilities (SQL, command, XSS)
├─ Agent B: Authentication/session issues
├─ Agent C: Access control problems
├─ Agent D: Cryptographic weaknesses
├─ Agent E: Data exposure risks
└─ Agent F: Security misconfiguration
Phase 2: REDUCE
└─ General-purpose agent: Risk-ranked findings with remediation
Pattern: Attack Surface Mapping
Phase 1: EXPLORE
└─ Explore agent: Map all entry points (APIs, forms, file uploads)
Phase 2: FAN-OUT (Per entry point)
├─ Agent per entry point: Analyze input validation, sanitization
Phase 3: PIPELINE
└─ General-purpose agent: Threat model, prioritized vulnerabilities
Performance Review
Pattern: Layer-by-Layer
User Request: "Find performance bottlenecks"
Phase 1: FAN-OUT (Analyze each layer)
├─ Agent A: Database queries (N+1, missing indexes, slow queries)
├─ Agent B: API layer (response times, payload sizes)
├─ Agent C: Frontend (bundle size, render performance)
└─ Agent D: Infrastructure (caching, connection pooling)
Phase 2: REDUCE
└─ General-purpose agent: Prioritized optimization roadmap
Pattern: Complexity Audit
Phase 1: MAP
└─ Explore agent: Find all functions, measure complexity
Phase 2: FAN-OUT (High complexity functions)
├─ Agent A: Analyze function X, suggest optimizations
├─ Agent B: Analyze function Y, suggest optimizations
└─ Agent C: Analyze function Z, suggest optimizations
Architecture Review
Pattern: Multi-Stakeholder
User Request: "Review system architecture"
Phase 1: FAN-OUT (Perspectives)
├─ Agent A: Scalability assessment
├─ Agent B: Maintainability assessment
├─ Agent C: Security architecture
├─ Agent D: Cost efficiency
└─ Agent E: Developer experience
Phase 2: REDUCE
└─ Plan agent: Synthesize into architecture decision record
Pattern: Dependency Analysis
Phase 1: EXPLORE
└─ Explore agent: Map all module dependencies
Phase 2: FAN-OUT
├─ Agent A: Identify circular dependencies
├─ Agent B: Find coupling hotspots
└─ Agent C: Assess abstraction boundaries
Phase 3: PIPELINE
└─ Plan agent: Recommend architectural improvements
Pre-merge Validation
Pattern: Comprehensive Gate
User Request: "Validate PR ready for merge"
Phase 1: FAN-OUT (All checks in parallel)
├─ Background agent: Run full test suite
├─ Agent A: Verify all review comments addressed
├─ Agent B: Check for merge conflicts
├─ Agent C: Validate documentation updated
└─ Agent D: Confirm CI checks passing
Phase 2: REDUCE
└─ General-purpose agent: Go/no-go recommendation with blockers
Review Output Formats
Structured Review Template
## Summary
[1-2 sentence overview]
## Risk Assessment
- **Security**: Low/Medium/High
- **Performance**: Low/Medium/High
- **Breaking Changes**: Yes/No
## Must Fix (Blocking)
1. [Critical issue with line reference]
## Should Fix (Non-blocking)
1. [Important improvement]
## Consider (Optional)
1. [Nice-to-have suggestion]
## Positive Notes
- [What was done well]
Task Management for Reviews
For comprehensive reviews, create parallel analysis tasks:
# Create review tasks (can run in parallel)
npx cc-mirror tasks create --subject "Analyze PR context" --description "Understand changes, related issues..."
npx cc-mirror tasks create --subject "Review code quality" --description "Patterns, readability, maintainability..."
npx cc-mirror tasks create --subject "Check security" --description "Injection, auth, data exposure..."
npx cc-mirror tasks create --subject "Assess performance" --description "Complexity, queries, memory..."
npx cc-mirror tasks create --subject "Synthesize review" --description "Aggregate findings into review..."
# Synthesis blocked by analysis tasks
npx cc-mirror tasks update 5 --add-blocked-by 1,2,3,4
# Spawn parallel agents for analysis (opus for reviews - critical thinking)
Task(subagent_type="Explore", prompt="Task 1: Analyze PR context...",
model="haiku", run_in_background=True)
Task(subagent_type="general-purpose", prompt="Task 2: Review code quality...",
model="opus", run_in_background=True)
Task(subagent_type="general-purpose", prompt="Task 3: Check security...",
model="opus", run_in_background=True)
Task(subagent_type="general-purpose", prompt="Task 4: Assess performance...",
model="opus", run_in_background=True)
─── ◈ Code Review ───────────────────────
Du fichier au premier essai
Le téléchargement contient exactement le contenu affiché sur cette fiche. Cette copie peut différer de la dernière version du dépôt source.
Consulter la source et ses fichiers annexesCe téléchargement contient uniquement SKILL.md. Les scripts, références, modèles et dépendances éventuels ne sont pas inclus. Récupérez les fichiers nécessaires depuis la source en conservant leur arborescence avant de poursuivre.
1. Télécharger le fichier
Télécharger SKILL.mdDepuis la racine d’un projet de test, enregistrez le fichier sous .skill-downloads/code-review-orchestration-patterns-mm5t8cjt/SKILL.md, ou utilisez la commande suivante. Ce dossier sert à examiner la skill avant son installation.
Commande pour macOS/Linux ou WSL : un shell POSIX et curl sont nécessaires. Sous Windows sans WSL, utilisez le bouton de téléchargement et créez le dossier manuellement.
mkdir -p '.skill-downloads/code-review-orchestration-patterns-mm5t8cjt' && curl --fail --show-error --location 'https://skills-guides.com/api/skills/code-review-orchestration-patterns-mm5t8cjt/download' --output '.skill-downloads/code-review-orchestration-patterns-mm5t8cjt/SKILL.md.part' && mv '.skill-downloads/code-review-orchestration-patterns-mm5t8cjt/SKILL.md.part' '.skill-downloads/code-review-orchestration-patterns-mm5t8cjt/SKILL.md'2. Vérifier les prérequis
Lisez SKILL.md avant de l’utiliser. Si le fichier cite des scripts ou services externes, examinez-les et préparez les accès nécessaires dans votre environnement de test.
Aucune section de prérequis reconnue dans ce fichier. Cela ne signifie pas qu’il est autonome : les bibliothèques, outils et accès peuvent être cités ailleurs dans le contenu ou dans le dépôt source.
Les plateformes de la fiche sont des indications du catalogue. Les chemins ci-dessous suivent la documentation des outils ; ils ne prouvent pas que cette skill y a été exécutée. Aucune version minimale de ces outils n’est attestée pour cette fiche.
3. Charger la skill
Le fichier ne fournit pas un en-tête name/description exploitable pour cette procédure native. Le téléchargement reste disponible pour lecture ; utilisez le mode manuel ci-dessous.
Mode manuel ou autre outil : joignez SKILL.md à une conversation, ou ouvrez-le dans un agent capable de lire les fichiers. Ajoutez les ressources annexes nécessaires. Il n’existe pas de dossier universel reconnu par tous les outils.
4. Faire un premier essai
Utilisez une entrée courte et fictive : un endpoint d’API, un petit document ou un brief d’interface. Dans une nouvelle conversation, joignez le fichier ou donnez son chemin à l’agent, puis adaptez cette demande :
Lis .skill-downloads/code-review-orchestration-patterns-mm5t8cjt/SKILL.md et applique ses instructions à cet exemple : [décrire une entrée de test]. Indique les fichiers, dépendances ou accès qui manquent. Produis le résultat demandé par la skill sans inventer de données ni exécuter de script non examiné.Résultat attendu : une sortie correspondant aux instructions de la skill, ou une liste précise des prérequis manquants. Une simple confirmation de lecture ne valide pas le premier usage. Si une ressource externe est indisponible, ce parcours reste à tester.
Bonnes pratiques React Hook Form
Developpement
Maîtrisez React Hook Form : évitez les anti-patterns, gérez les abonnements, et traitez correctement reset, dirty state et entrées contrôlées.
Migration Emotion vers Mantine
Developpement
Migrer les styled-components Emotion vers des composants Mantine avec style props et modules CSS. Pour convertir .styled.tsx ou supprimer les imports @emotion.
Détecteur de dérive de périmètre
Developpement
Analyse les diffs git par rapport à une intention pour détecter la dérive de périmètre, fichiers non liés et PR trop larges, puis suggère de garder, diviser ou justifier.