zeroz-lab/unified-skills · Archived

verify-workflow-receiving-review

接收审查反馈。当收到代码审查反馈需要评估和实施,或提到"审查反馈""PR comment""修改意见

Installation

$ npx skills add zeroz-lab/unified-skills --skill verify-workflow-receiving-review

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Agent compatibility

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Claude Code Not declared
Cursor Not declared
Codex Not declared
GitHub Copilot Not declared
Windsurf Not declared
Gemini CLI Not declared
Cline Not declared
OpenCode Not declared

Repository health

Stars 16
License MIT
Default branch master
Open issues 0
Status Archived

Package contents

Files included with this skill beyond the listing page.

  • skill md SKILL.md 6,135 B
  • docs SUMMARY.md 160 B

History

  1. First recorded snapshot · 1 installs

SKILL.md

Receiving Review — 接收审查反馈

入口/出口

  • 入口: 审查反馈(来自 human partner 或外部 reviewer)
  • 出口: 逐项处理后的反馈响应
  • 指向: 处理完成后回到 /build 修复
  • 前置加载: CANON.md
  • 输出路径: docs/features/YYYYMMDD-<name>/04-review.md(反馈响应部分) → build-workflow-execute(修复实施)

何时不使用

  • 还没有具体审查反馈,只是准备主动 review
  • 反馈已经被验证并转化为明确 plan/build 任务
  • 用户要求重新审查产物,而不是处理收到的反馈

Iron Law

<HARD-GATE> 收到反馈不等于同意反馈。每条反馈必须经过独立的技术评估——盲目同意和盲目拒绝一样危险。 </HARD-GATE>

流程

Step 1: READ — 完整阅读

完整阅读所有反馈,不做任何反应。不要边读边改。记录反馈条目数量。

Step 2: UNDERSTAND — 理解意图

用自己的话重述每条反馈的要求。复述不出来 = 没理解 → 提问澄清。每条不明确的反馈单独提问。

Step 3: VERIFY — 验证事实基础

对照代码库验证反馈:对应代码存在吗?描述的现象真实存在吗?引用的上下文完整吗?事实不成立 → 记录证据,准备技术性回应。

Step 4: EVALUATE — 评估合理性

对照代码库已有模式评估。考虑执行约束(性能、兼容性、迁移成本)和实施风险。给出判断:采纳 / 反驳 / 部分采纳。

Step 5: RESPOND — 技术性回应

采纳:说明理解和技术依据,不是空洞附和。反驳:事实 + 数据 + 替代方案。每条反馈一条回应。

Step 6: IMPLEMENT — 逐条实施

按实施顺序排列,一次处理一条,每条处理后跑测试。测试失败 → 回退该条修改,重新评估。

来源区分

trusted human partner: 理解后直接实施。仍需 Step 1-2。不理解的部分仍然要提问。

外部 reviewer: 需通过 5 点验证清单:事实准确?上下文完整?约束执行?YAGNI 检查?实施成本合理?

YAGNI 检查

reviewer 建议"properly implement"或"add abstraction"时,先 grep 确认真实使用场景:1 个 = 不抽象,2 个 = 看风格,3+ 个 = 抽象合理。没有第三个使用场景 = 不抽象。

反驳指南

何时反驳: 有技术证据、有量化影响、违反代码库已有模式且无充分理由。

如何反驳: 事实 + 数据 + 替代方案。例:"这个改动增加 ~200ms 延迟(基准 X ms),替代方案是 Y,因为[理由]。"

如何纠正反驳: 直接说"我之前的反驳不成立,因为...",不找借口,立即切换实施模式。

禁止行为(红旗区)

<HARD-GATE> 以下回应模式严格禁止——空洞同意不是技术回应:

禁止说辞 为什么禁止
"You're absolutely right!" 空洞同意,无技术分析
"Great point!" 无分析的附和
"Thanks for catching that!" 感谢不是技术回应
"I'll fix that right away" 没评估就承诺
对所有反馈说"好的" yes-machine 模式
沉默接受所有建议 放弃独立判断

</HARD-GATE>

实施顺序

  1. 澄清不清楚项 FIRST — 不理解的先问,不猜
  2. 阻塞性问题 — Critical 级别
  3. 简单修复 — 快速处理的 Nit
  4. 复杂修复 — 需要设计或重构的项

常见说辞

说辞 现实 后果
"reviewer 总是对的" 盲目信任和盲目拒绝一样危险。 盲目接受 ~20% 不适用反馈,引入新问题
"不能反驳 reviewer" 有证据的反驳是贡献。 压制异议 → 审查退化为人情盖章
"先全部改完再说" 批量接受 = 放弃判断。 无法定位哪条引入新 bug,回退范围 = 全部
"反馈太多了,挑着改" 每条都读都评估,不能不读。 未读反馈可能含 Critical 问题
"reviewer 比我懂" reviewer 看的是 snapshot,你活在代码库里。 盲目执行 snapshot 判断覆盖 lived experience

违反字面规则就是违反精神。 没有灰色地带。

验证失败处理

失败场景 处理方式
实施后测试失败 回退该条修改,重新评估,不继续下一条
反驳后发现不成立 直接承认错误,切换实施模式
外部反馈事实不成立 记录证据,提供技术性反驳
反馈意图不明确 标记"待澄清",不猜测意图
批量修改后无法定位 回退全部,改为逐条实施

红旗

<HARD-GATE> 以下任何一个出现,立即停止:

  • 未读完全部反馈就开始改代码
  • 对所有反馈说"好的"(yes-machine)
  • 反驳时没有技术证据(纯主观偏好)
  • 混淆"我不同意"和"你是错的"
  • 一条失败后继续改下一条(不回退)
  • 跳过测试直接处理下一条
  • 把"感谢"当作技术回应
  • 不提问就猜测反馈意图

</HARD-GATE>

验证清单

  • 每条反馈已读
  • 不理解的已提问
  • 外部反馈已通过 5 点验证清单
  • 有技术证据支撑每个决定
  • 实施顺序正确(澄清 → 阻塞 → 简单 → 复杂)
  • 每条实施后测试通过
  • 响应记录在 docs/features/<name>/04-review.md

输出模板

## Review Feedback 响应

### 反馈来源
- 来源: human partner / 外部 reviewer
- 反馈条数: N 条
- 处理状态: 全部评估 / 部分待澄清

### 逐条响应
| # | 反馈摘要 | 评估结论 | 理由 | 实施状态 |
|---|---------|---------|------|---------|
| 1 | [摘要] | 采纳/反驳/部分 | [技术依据] | 已修复/已反驳 |

### 待澄清项
| # | 反馈摘要 | 不明确之处 | 状态 |
|---|---------|----------|------|
| 7 | [摘要] | [描述] | 待 reviewer 补充 |

### 实施验证
- 全部修改后测试: PASS
- 无回归: 确认