code-review

โดย microsoft

ตรวจสอบการเปลี่ยนแปลงโค้ดจากหลายมุมมองด้วยการบูตสแตรปบริบท ความเข้มงวดตามระดับความลึก และผลลัพธ์การค้นพบที่มีโครงสร้าง

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.

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.

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.

Skills เพิ่มเติมจาก microsoft

oss-growth
microsoft
บุคลิกภาพนักเติบโตโอเอสเอส
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
สร้างเอเจนต์ Azure AI Foundry โดยใช้ Microsoft Agent Framework Python SDK (agent-framework-azure-ai) ใช้เมื่อสร้างเอเจนต์แบบถาวรด้วย AzureAIAgentsProvider ใช้เครื่องมือที่โฮสต์ไว้ (ตัวแปลโค้ด การค้นหาไฟล์ การค้นหาเว็บ) ผสานรวมเซิร์ฟเวอร์ MCP จัดการเธรดการสนทนา หรือใช้งานการตอบสนองแบบสตรีมมิ่ง ครอบคลุมเครื่องมือฟังก์ชัน ผลลัพธ์แบบมีโครงสร้าง และเอเจนต์แบบหลายเครื่องมือ
development
airunway-aks-setup
microsoft
ตั้งค่า AI Runway บน AKS — จากคลัสเตอร์เปล่าสู่การรันโมเดล ครอบคลุมการตรวจสอบคลัสเตอร์ การติดตั้งคอนโทรลเลอร์ การประเมิน GPU การตั้งค่าผู้ให้บริการ และการปรับใช้ครั้งแรก เมื่อ: "ตั้งค่า AI Runway", "เริ่มใช้งานคลัสเตอร์ AKS", "ติดตั้ง AI Runway", "ตั้งค่า airunway", "ปรับใช้โมเดลกับ AKS", "อนุมานด้วย GPU บน AKS", "ตั้งค่า KAITO บน AKS", "รัน LLM บน AKS", "vLLM บน AKS", "ตั้งค่าการให้บริการโมเดลบน AKS", "AI Runway controller
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
แนวทางสำหรับการติดตั้งเครื่องมือวัดให้กับเว็บแอปพลิเคชันด้วย Azure Application Insights ให้รูปแบบเทเลเมทรี การตั้งค่า SDK และเอกสารอ้างอิงการกำหนดค่า เมื่อใด: วิธีติดตั้งเครื่องมือวัดให้กับแอป, App Insights SDK, รูปแบบเทเลเมทรี, App Insights คืออะไร, คำแนะนำเกี่ยวกับ Application Insights, ตัวอย่างการติดตั้งเครื่องมือวัด, แนวทางปฏิบัติที่ดีที่สุดสำหรับ APM
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
ใช้เครื่องมือวัดแอปเบราว์เซอร์/เว็บด้วย Application Insights JavaScript SDK (@microsoft/applicationinsights-web) ใช้สำหรับ Real User Monitoring (RUM) — การดูหน้าเว็บ คลิก ดีเพนเดนซี AJAX/fetch ข้อยกเว้น อีเวนต์ที่กำหนดเอง และเทรซเอเจนต์ GenAI ฝั่งเบราว์เซอร์ที่เชื่อมโยงกับเทรซ OpenTelemetry ฝั่งแบ็กเอนด์ ครอบคลุมการตั้งค่า SDK Loader Script และ npm ส่วนขยายเฟรมเวิร์ก (React, React Native, Angular), Click Analytics, ตัวเริ่มต้นเทเลเมทรี และหลักการตั้งชื่อเชิงความหมาย OTel GenAI สำหรับสแปนเอเจนต์/เครื่องมือ/โมเดลที่ส่งจากเบราว์เซอร์
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
สร้างแอปพลิเคชันตรวจจับความผิดปกติด้วย Azure AI Anomaly Detector SDK สำหรับ Java ใช้เมื่อต้องการนำการตรวจจับความผิดปกติแบบตัวแปรเดียว/หลายตัวแปร การวิเคราะห์อนุกรมเวลา หรือการตรวจสอบที่ขับเคลื่อนด้วย AI ไปใช้
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
ใช้ Conversational Language Understanding (CLU) ด้วย Python SDK ของ azure-ai-language-conversations ใช้เมื่อทำงานกับ ConversationAnalysisClient เพื่อวิเคราะห์เจตนาและเอนทิตีของการสนทนา สร้างฟีเจอร์ NLP หรือผสานความเข้าใจภาษาเข้ากับแอปพลิเคชัน
development
azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 สำหรับ Python ใช้สำหรับพื้นที่ทำงาน ML งาน โมเดล ชุดข้อมูล คอมพิวต์ และไปป์ไลน์ ทริกเกอร์: "azure-ai-ml", "MLClient", "workspace", "model registry", "training jobs", "datasets
development