code-review

โดย langchain-ai

ดำเนินการตรวจสอบโค้ดที่มีการเปลี่ยนแปลงอย่างมีโครงสร้าง โดยตรวจสอบความถูกต้อง รูปแบบ การทดสอบ และปัญหาที่อาจเกิดขึ้น

npx skills add https://github.com/langchain-ai/deepagents --skill code-review

Code Review Skill

Use this skill after implementing changes to validate your work before delivering.

Review Checklist

1. Correctness

  • Changes solve the original issue/task
  • No unintended side effects on existing functionality
  • Edge cases are handled
  • Error handling is appropriate (not excessive)

2. Code Quality

  • Code matches existing style and patterns
  • No unnecessary complexity or abstraction
  • Variable and function names are clear
  • No dead code, commented-out code, or TODOs left behind

3. Tests

  • New functionality has test coverage
  • Existing tests still pass
  • Tests cover both happy path and error cases
  • Tests are not brittle (don't test implementation details)

4. Safety

  • No hardcoded secrets or credentials
  • User input is validated at boundaries
  • No SQL injection, XSS, or command injection vectors
  • File operations use safe paths

Process

  1. Read each modified file end-to-end (not just the diff)
  2. Run the test suite: execute("python -m pytest -v")
  3. Run linters if available: execute("ruff check .")
  4. Run the bundled lint check: execute("python /skills/code-review/lint_check.py .")
  5. Check against each item in the review checklist
  6. If any issues found, fix them and re-review
  7. When everything passes, the review is complete

Helper Scripts

  • /skills/code-review/lint_check.py — Scans Python files for missing docstrings, long functions (>50 lines), and bare except: clauses. Run it via execute("python /skills/code-review/lint_check.py [path ...]").

Skills เพิ่มเติมจาก langchain-ai

deepagents-thread-inspector
langchain-ai
ตรวจสอบและอธิบายบทสนทนาในคลังเก็บเซสชัน SQLite ของ Deep Agents Code ในเครื่อง ใช้เป็นตัวสำรองเมื่อเครื่องมือติดตาม LangSmith ไม่พร้อมใช้งาน สำหรับ...
deepagents-python-quickstart
langchain-ai
สร้าง Deep Agent ขนาดเล็กในเครื่องของคุณโดยใช้ Python ตามคู่มือเริ่มต้นใช้งานอย่างเป็นทางการ โดยใช้การค้นหาเว็บแบบดั้งเดิมของผู้ให้บริการแทน Tavily ใช้เมื่อผู้ใช้ต้องการ…
deepagents-typescript-quickstart
langchain-ai
สร้าง Deep Agent ภายในเครื่องขั้นต่ำใน TypeScript โดยทำตามคู่มือเริ่มต้นอย่างเป็นทางการ โดยใช้การค้นหาเว็บแบบเนทีฟของผู้ให้บริการแทน Tavily ใช้เมื่อผู้ใช้...
eval-engineering
langchain-ai
ตรวจสอบ agent repository และ traces ที่ผู้ใช้ให้มา (ถ้ามี) แบบวนซ้ำ สัมภาษณ์ผู้ใช้ และสร้าง รัน และตรวจสอบ Harbor evals ทีละรายการ ใช้สำหรับ…
LangChain RAG Pipeline
langchain-ai
ใช้ทักษะนี้เมื่อสร้างระบบการสร้างเสริมการค้นคืน (RAG) ใดๆ ครอบคลุมตัวโหลดเอกสาร, RecursiveCharacterTextSplitter, การฝังข้อความ (OpenAI),…
LangChain Structured Output & HITL
langchain-ai
langchain-structured-output-&-hitl — ทักษะที่สามารถติดตั้งได้สำหรับเอเจนต์ AI เผยแพร่โดย langchain-ai/langchain-skills
LangSmith Datasets
langchain-ai
เรียกใช้สกิลนี้เมื่อสร้างชุดข้อมูลประเมินผลจาก trace หรืออัปโหลดชุดข้อมูลไปยัง LangSmith หรือสอบถามชุดข้อมูล ครอบคลุมประเภทชุดข้อมูล (final_response, …)
langsmith-evaluator
langchain-ai
เรียกใช้สกิลนี้เมื่อสร้างไปป์ไลน์การประเมินสำหรับ LangSmith ครอบคลุมสามองค์ประกอบหลัก: (1) การสร้างตัวประเมิน - LLM-as-Judge, โค้ดที่กำหนดเอง; (2)…