review-forge
一个用于协调多模型代码审查、生成修复清单并验证的AI工作流工具。
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-forge。 它的用途是：一个用于协调多模型代码审查、生成修复清单并验证的AI工作流工具。 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/review-forge/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
“请使用review-forge，以claude和cursor两个模型，审查当前分支相对于main的更改。” 它会先检查代码差异，然后在`code_review/`目录下分别为两个模型生成审查报告。接着你可以说：“将这两个审查报告综合一下。” 它会生成一份包含所有问题的检查清单供你勾选确认。最后你说：“修复我勾选的前三个问题。” 它会仅修复这三个问题，并运行测试来验证。
介绍
Review Forge 旨在解决传统或单一AI模型代码审查流程混乱、修复范围不明确、缺乏系统验证的问题。它通过一个保守、分步的工作流，将代码审查活动与产品代码隔离，确保修改的可控性和可追溯性。
使用时，用户可以通过指定命令（如 review, synthesize, fix, verify）来驱动整个流程。工具首先会检查代码差异和项目上下文，然后为每个参与的AI模型生成独立的审查报告，接着将这些报告综合成一份由人工确认的修复清单，最后仅对清单中确认的项进行修复，并在每次修复后运行回归测试和独立验证。
它非常适合需要高质量、可审计代码变更的开发者团队，尤其是那些希望利用多个AI模型（如Claude、GPT、Gemini）进行交叉审查，但又需要人工最终把控和清晰审计线索的场景。
与同类单次生成审查建议或直接修改代码的AI工具相比，Review Forge 的核心区别在于其强调“流程”与“隔离”。它不是一次性行为，而是一个包含合成、确认、修复、验证的完整闭环工作流，并且将所有中间产物（审查报告、清单、状态）都严格隔离在指定的 code_review/ 目录下，不与产品代码混合。
核心特点
核心区别在于其“清单驱动”的修复模式和“工作流隔离”架构。它不直接应用AI的建议，而是先由多模型生成报告，再综合成人工可控的检查清单，仅修复清单确认项，并将所有流程产物（报告、清单、状态）严格隔离在独立目录，确保审查过程可追溯、可回滚。
注意事项
不适合需要快速、一次性代码建议或对简单脚本进行即时修改的场景，其完整工作流更适合有明确分支、测试和代码审查文化的正式项目。
常见问题
Review Forge能自动修复所有审查出的问题吗？
不能，它默认不允许自动修复。需要用户通过`synthesize`命令生成清单并确认勾选后，再使用`fix`命令才会修复已确认的项。
它支持哪些AI模型进行代码审查？
支持任何能生成审查报告的模型或代理，如Claude、GPT系列、Gemini、Cursor等，在`model`参数中指定即可。
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-forge/raw/index.md 读取 review-forge 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-forge/raw/index.md（查看排版版本）