code-review

tarafından langchain-ai

Değişikliklerin yapılandırılmış bir kod incelemesini gerçekleştirir; doğruluk, stil, testler ve olası sorunları kontrol eder.

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 ...]").

langchain-ai tarafından daha fazla skill

deepagents-thread-inspector
langchain-ai
Yerel Deep Agents Code SQLite oturum deposundaki konuşmaları inceleyin ve açıklayın. LangSmith trace araçları kullanılamadığında yedek olarak kullanın, için…
deepagents-python-quickstart
langchain-ai
Python'da resmi hızlı başlangıç kılavuzunu izleyerek minimal bir yerel Deep Agent oluşturun, Tavily yerine sağlayıcıya özgü web araması kullanın. Kullanıcı şu durumlarda kullanın…
deepagents-typescript-quickstart
langchain-ai
Resmi hızlı başlangıç kılavuzunu izleyerek TypeScript'te minimal bir yerel Deep Agent iskeleti oluşturun, Tavily yerine sağlayıcıya özgü web araması kullanın. Kullanıcı… olduğunda kullanın.
eval-engineering
langchain-ai
Yinelemeli olarak bir ajan deposunu ve kullanıcı tarafından sağlanan isteğe bağlı izleri inceleyin, kullanıcıyla görüşün ve Harbor evals'larını tek tek oluşturun, çalıştırın ve denetleyin. Şunlar için kullanın…
LangChain RAG Pipeline
langchain-ai
Herhangi bir bilgi getirmeli üretim (RAG) sistemi oluştururken BU BECERİYİ ÇAĞIRIN. Belge yükleyicileri, RecursiveCharacterTextSplitter, gömme vektörleri (OpenAI),… kapsar.
LangChain Structured Output & HITL
langchain-ai
langchain-structured-output-&-hitl — AI ajanları için yüklenebilir bir beceri, langchain-ai/langchain-skills tarafından yayımlanmıştır.
LangSmith Datasets
langchain-ai
Bu beceriyi, izleme kayıtlarından değerlendirme veri kümeleri oluştururken VEYA LangSmith'e veri kümeleri yüklerken VEYA veri kümelerini sorgularken ÇAĞIRIN. Veri kümesi türlerini kapsar (final_response,…
langsmith-evaluator
langchain-ai
LangSmith için değerlendirme hatları oluştururken BU BECERİYİ ÇAĞIRIN. Üç temel bileşeni kapsar: (1) Değerlendirici Oluşturma - LLM-as-Judge, özel kod; (2)…