review-areas

โดย microsoft

การตรวจสอบโค้ดเชิงลึกที่กระจายงานไปยังตัวแทนย่อยแบบขนานในมุมมองการตรวจสอบที่แตกต่างกัน (ความถูกต้อง การทดสอบ ความปลอดภัย ประสิทธิภาพ ผลิตภัณฑ์) ซึ่งเป็นสิ่งสำคัญอย่างยิ่ง…

npx skills add https://github.com/microsoft/vscode-team-kit --skill review-areas

Skill: Review Areas

Fan out parallel read-only subagents, each assigned a different review area, then synthesize the highest-signal findings. This surfaces issues that a single-pass review misses because each subagent goes deep on its area instead of skimming everything.

Review Areas

Pick 2–4 areas based on the nature of the change. Not every review needs all areas — match the areas to the risk profile.

AreaWhen to includeFocus
CorrectnessAlwaysLogic errors, type safety, race conditions, null/undefined paths, unsafe casts, wrong behavior
TestsWhen tests exist or should existRun tests, check failing/missing coverage, validate assertions match intent
SecurityAuth, input handling, data flow changesInput validation, auth checks, injection, data exposure
PerformanceHot paths, data structures, async changesAlgorithm complexity, unnecessary allocations, blocking async patterns
ProductUI, UX, or user-facing behavior changesUX implications, feature completeness, accessibility gaps

Workflow

1 — Scope

  • Prefer the active pull request, current git diff, or an explicit file list from the user.
  • If there is nothing to review, ask the user to point at a branch, PR, diff, or file set.

2 — Build a Change Summary

Before fanning out, build a concise change summary. Do not paste raw diffs into the subagent prompts — each subagent has tools to read files and inspect changes itself.

The summary should include:

  1. Intent — what the change is trying to accomplish (from PR description, commit messages, or conversation context).
  2. Changed files — list each file path with a one-line description of what changed (e.g., "added input validation", "refactored into helper").
  3. Risk areas — anything risky: new dependencies, auth changes, hot-path modifications, API surface changes.
  4. How to inspect — branch/PR/commit info so subagents can use their tools.

Keep the summary under ~50 lines. Subagents get better results reading code in context than scanning a wall of diff.

3 — Fan Out

Launch 2–4 parallel subagents using the area prompts below. Each subagent works in isolation — do not share one area's findings with another before synthesis.

Use unnamed subagents (no custom agent needed). Each gets a self-contained prompt with its area, the change summary, and the return format.

4 — Synthesize

When all subagents return:

  1. Deduplicate findings that overlap across areas (e.g., a correctness bug that also shows up as a missing test).
  2. Order by severity: breaking > wrong behavior > security > missing coverage > performance > product.
  3. Apply the signal filter — drop anything that wouldn't block a PR.
  4. If no blocking issues survive, say so and mention any meaningful testing gaps.

5 — Save Findings

Always save the synthesized findings to session memory at /memories/session/review.md. This makes them available for follow-up turns, fix planning, and cross-referencing with future reviews.

6 — Fix or Report

  • Review-only: if the user said "only review", "just review", or "read-only", stop after reporting.
  • Default (review-and-fix):
    1. For each fixable finding, launch one or more parallel Explore subagents to investigate the fix — this is faster and deeper than reading files inline. Give each Explore agent the finding, the relevant file paths, and ask it to return the specific change needed (what to replace, where).
    2. Apply fixes in severity order based on the Explore agents' recommendations.
    3. After applying, re-check the changed lines and diagnostics to validate.
    4. Report what was fixed and any remaining items that need the user's input.

Signal Filter

Keep only findings a senior engineer would block a PR for:

  • Will fail to compile, type-check, or produce wrong results
  • Clear, citable violation of workspace coding standards
  • Security vulnerability with a concrete exploit path
  • Missing error handling that causes silent failures

Drop: style preferences, linter-catchable issues, pre-existing problems, speculative concerns.

Area Prompt

Each subagent gets this prompt with {AREA} and {FOCUS} filled in from the Review Areas table.

You are a focused code review subagent. Your area is: {AREA}

## What changed
<change summary from step 2: intent, changed files with one-line descriptions, risk areas>

## How to inspect
<branch, PR number, or commit range the subagent can use with its tools>

Focus on: {FOCUS}

Use your tools to read the changed files, check diagnostics, and run focused tests. Do not rely solely on this summary — dig into the code yourself. Read functions end-to-end. Trace inputs through branches and error paths. Check callers when contracts change.

Rules:
- Stay read-only. Do not edit files.
- Only flag issues that would block a PR — things that break, regress, or expose a concrete vulnerability.
- Do not report issues outside your area.
- Do not suggest code edits — describe the problem and why it matters.
- Check loaded workspace instructions and skills before flagging standard violations.
- Keep your response short. No preamble, no style commentary.

Return format:

**Area**: {AREA}

**Findings** (0–5 items, severity order):
- [file:line] One-sentence description. Why it matters.

If nothing blocks approval: "No blocking issues found in {AREA}."

Output Shape

Changes Summary (50 words max): What changed, why, and expected impact.

What's Done Well (1–3 items): Acknowledge good patterns worth reinforcing.

Critical Issues (0–5 items, severity order): Each with file references and the area that surfaced it.

Improvements (0–5 items): High-value suggestions that didn't quite reach "blocking" but are worth addressing.

Verdict: Ready / Needs Revisions / Blocked — with a specific next step.

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