review-core
为各类评审工作提供结构化脚手架，确保评审过程的一致性和可比性。
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：review-core。 它的用途是：为各类评审工作提供结构化脚手架，确保评审过程的一致性和可比性。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/review-core-x-2/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
'我需要评审这个新功能的API设计文档，请使用review-core技能引导我。'，它会首先询问你本次评审的具体目标、涉及的范围以及参考的成功标准（背景）。接着，它会引导你逐一检查文档的各个部分，记录下设计合理或存在疑虑的具体条目作为证据。最后，它会协助你汇总这些发现，形成一份包含改进建议的结构化评审摘要。
介绍
review-core 旨在解决在代码审查、设计评审、文档评估等场景中，评审过程缺乏统一框架、输出结果难以横向对比的问题。它通过提供标准化的评审脚手架，引导用户系统性地收集评审背景、梳理证据链条并规范输出结论，从而提升评审工作的质量和效率。
使用时，你可以在启动任何需要深入分析的评审任务前，调用此技能。它会引导你明确评审的上下文（如评审目标、范围、标准），指导你如何收集和组织支撑结论的证据，并最终帮助你生成结构清晰、要素完整的评审报告或结论摘要。
该技能特别适合需要执行标准化、可追溯评审流程的各类专业人士，例如代码审查者、设计评审员、文档质量检查员以及项目经理。它帮助这些角色将主观的评审意见转化为客观、结构化的产出。
建议在评审初期就启用此技能，以确保评审思路从一开始就沿着正确的轨道行进。注意，它提供的是流程框架和问题引导，而非自动执行评审或生成内容，具体的评审发现和结论仍需用户基于专业判断自行填充。
核心特点
与单纯提供检查清单（Checklist）的工具不同，review-core 强调从“背景-证据-输出”的完整工作流进行结构化引导，确保评审逻辑的连贯性和结论的可比性，尤其适用于需要跨项目或跨时间对比评审结果的场景。
注意事项
不适合需要快速、非正式或灵感创意型评估的场景，因为它强调结构化和流程，可能会限制思维的跳跃性。
常见问题
review-core 能自动帮我找出代码中的 Bug 吗？
不能。它是一个评审流程的脚手架，帮助你系统化地组织评审思路和记录发现，具体的缺陷识别仍需依靠你的专业知识或结合其他代码分析工具。
这个技能适用于非技术类的评审吗，比如营销方案评审？
适用。其“背景-证据-输出”的框架是通用的，可以用于产品设计、营销方案、项目计划等多种需要结构化评估的场景。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/review-core-x-2/raw/index.md 读取 review-core 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/review-core-x-2/raw/index.md（查看排版版本）