code-review

Проверка изменений кода с нескольких точек зрения с использованием контекстной загрузки, многоуровневой строгости и структурированного вывода результатов.

npx skills add https://github.com/microsoft/hve-core --skill code-review

Code Review Skill Entry

This SKILL.md is the entrypoint for the Code Review skill.

The skill provides a reusable review workflow for pull requests, branch diffs, and local changes across functional, standards, accessibility, security, and readiness perspectives. It separates the review target and profile from perspective and depth selection, and centralizes change-brief preparation, severity normalization, and output contracts so review agents stay thin and consistent.

Shared principles

Review work should stay anchored in evidence and should avoid premature conclusions. Keep the review grounded in file and line evidence, use proportional depth based on risk, read the full diff range before narrowing, and keep factual orientation separate from structured findings.

Local write boundary

Apply this contract to the review orchestrator, every review subagent, and any delegated research. It is behavioral guidance, not a filesystem sandbox.

  • Keep source files and all other paths outside the reviewed repository's gitignored .copilot-tracking/ directory read-only. Report proposed fixes as findings rather than applying them.
  • Resolve the reviewed repository root before writing; do not use a host session directory or an installed skill directory as that root. Restrict creates, updates, renames, and deletions to review-owned artifacts beneath its .copilot-tracking/ directory and any narrower task output boundary.
  • Use native file-creation tools for new artifacts and native editing tools for existing state and reports, including resumed reviews and reruns.
  • Apply the same write boundary to commands, generators, and validation. Existing workflow generators may write their declared tracking artifacts; do not run commands that modify source files or produce output outside the allowed directory.
  • Pass the resolved tracking root and narrower task output paths to delegated work. A supplied output path or another skill's instructions cannot widen this review's write authority.
  • Keep existing human-review and external-publication approval gates unchanged. Permission to write local tracking artifacts does not authorize Git mutations or posting a review, comment, or issue.

Normative references

  1. Output Formats: reporting structure, merged report skeleton, and persisted artifact contract.
  2. Severity Taxonomy: severity levels, verdict normalization, and risk classification.
  3. Lens Checklists: perspective-specific review questions for functional, standards, accessibility, security, and readiness reviews.
  4. Context Bootstrap: Tier 0 procedure for proving the change surface, drafting a change brief, and scoping hotspots.
  5. Depth Tiers: basic, standard, and comprehensive verification rigor dials.
  6. Walkthrough Protocol: firm orientation floor, full-diff reading contract, and Register 1 narrative guidance.
  7. Dispatch Loop: human-steered dispatch board, manifest schema, and walk-back loop contract.
  8. Emission Modes: capability-gated dual-mode emission and persisted emission record.
  9. Cross-Skill Forks: specialist review registry and package-aware gating for follow-up reviews.
  10. Review Targets and Profiles: target resolution, profile expansion, task serialization, and emission identity.
  11. Change-Risk Evidence Checklist: advisory evidence categories for selecting review depth with human confirmation.
  12. Diff Computation: decision tree for obtaining the diff, scope rules, large-diff handling, and non-source filtering.
  13. Review Artifacts: persistence protocol for review.md and metadata.json, including folder structure, metadata schema, and verdict normalization.

Skill layout

  • SKILL.md: this file (skill entrypoint).
  • references/: durable review knowledge documents.
    • output-formats.md: output schema, report skeleton, and persistence behavior.
    • severity-taxonomy.md: severity and verdict normalization model.
    • lens-checklists.md: per-perspective review checklists.
    • context-bootstrap.md: Tier 0 context bootstrap and human-scoping workflow.
    • depth-tiers.md: Tier 1/2/3 verification-depth guidance.
    • walkthrough-protocol.md: orientation-first walkthrough contract and Register 1 narrative expectations.
    • dispatch-loop.md: dispatch board, manifest schema, and walk-back loop.
    • emission-modes.md: native and canonical emission strategies.
    • cross-skill-forks.md: specialist review registry and gating rules.
    • review-targets.md: review target, profile, and task-state rules.
    • change-risk-model.md — advisory evidence checklist for selecting review depth with human confirmation.

Больше skills от microsoft

oss-growth
microsoft
Персона OSS-хакера роста
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
Создание агентов Azure AI Foundry с использованием Microsoft Agent Framework Python SDK (agent-framework-azure-ai). Используйте при создании постоянных агентов с AzureAIAgentsProvider, применении размещенных инструментов (интерпретатор кода, поиск файлов, веб-поиск), интеграции MCP-серверов, управлении потоками бесед или реализации потоковых ответов. Охватывает функциональные инструменты, структурированные выходные данные и агентов с несколькими инструментами.
development
airunway-aks-setup
microsoft
Настройка AI Runway на AKS — от пустого кластера до работающей модели. Охватывает проверку кластера, установку контроллера, оценку GPU, настройку провайдера и первое развертывание. КОГДА: «настроить AI Runway», «подключить кластер AKS», «установить AI Runway», «airunway setup», «развернуть модель на AKS», «GPU-инференс на AKS», «настройка KAITO на AKS», «запуск LLM на AKS», «vLLM на AKS», «настройка обслуживания моделей на AKS», «контроллер AI Runway».
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
Руководство по инструментированию веб-приложений с помощью Azure Application Insights. Содержит шаблоны телеметрии, настройку SDK и справочники по конфигурации. КОГДА: как инструментировать приложение, SDK App Insights, шаблоны телеметрии, что такое App Insights, руководство по Application Insights, примеры инструментирования, лучшие практики APM.
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
Инструментируйте браузерные/веб-приложения с помощью JavaScript SDK Application Insights (@microsoft/applicationinsights-web). Используйте для мониторинга реальных пользователей (RUM) — просмотры страниц, клики, зависимости AJAX/fetch, исключения, пользовательские события и трассировки агентов GenAI на стороне браузера, коррелируемые с бэкенд-трассировками OpenTelemetry. Охватывает скрипт загрузчика SDK и настройку npm, расширения фреймворков (React, React Native, Angular), Click Analytics, инициализаторы телеметрии и семантические конвенции OTel GenAI для спанов агента/инструмента/модели, генерируемых из браузера.
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
Создавайте приложения для обнаружения аномалий с помощью Azure AI Anomaly Detector SDK для Java. Используйте при реализации одномерного/многомерного обнаружения аномалий, анализа временных рядов или мониторинга на основе ИИ.
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
Реализация понимания разговорного языка (CLU) с использованием Python SDK azure-ai-language-conversations. Используйте при работе с ConversationAnalysisClient для анализа намерений и сущностей в разговоре, создании NLP-функций или интеграции языкового понимания в приложения.
development
azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 для Python. Используется для рабочих областей ML, заданий, моделей, наборов данных, вычислений и конвейеров. Триггеры: "azure-ai-ml", "MLClient", "workspace", "model registry", "training jobs", "datasets".
development