review-areas

bởi microsoft

Đánh giá mã chuyên sâu, phân phối các tác nhân phụ song song trên các góc nhìn đánh giá khác nhau (tính đúng đắn, kiểm thử, bảo mật, hiệu suất, sản phẩm). Điều này RẤT QUAN TRỌNG…

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.

Thêm skills từ microsoft

oss-growth
microsoft
Cá tính tăng trưởng OSS
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
Xây dựng các tác nhân Azure AI Foundry bằng SDK Python của Microsoft Agent Framework (agent-framework-azure-ai). Sử dụng khi tạo các tác nhân bền vững với AzureAIAgentsProvider, sử dụng các công cụ được lưu trữ (trình thông dịch mã, tìm kiếm tệp, tìm kiếm web), tích hợp máy chủ MCP, quản lý chuỗi hội thoại hoặc triển khai phản hồi phát trực tuyến. Bao gồm các công cụ hàm, đầu ra có cấu trúc và các tác nhân đa công cụ.
development
airunway-aks-setup
microsoft
Thiết lập AI Runway trên AKS — từ cụm trống đến mô hình đang chạy. Bao gồm xác minh cụm, cài đặt controller, đánh giá GPU, thiết lập nhà cung cấp và triển khai đầu tiên. KHI NÀO: "thiết lập AI Runway", "onboard cụm AKS", "cài đặt AI Runway", "thiết lập airunway", "triển khai mô hình lên AKS", "suy luận GPU trên AKS", "thiết lập KAITO trên AKS", "chạy LLM trên AKS", "vLLM trên AKS", "thiết lập phục vụ mô hình trên AKS", "AI Runway controller".
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
Hướng dẫn để instrument các ứng dụng web với Azure Application Insights. Cung cấp các mẫu telemetry, thiết lập SDK, và tài liệu tham khảo cấu hình. KHI NÀO: cách instrument ứng dụng, App Insights SDK, các mẫu telemetry, App Insights là gì, hướng dẫn Application Insights, ví dụ instrumentation, các phương pháp tốt nhất APM.
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
Instrument các ứng dụng trình duyệt/web bằng SDK JavaScript Application Insights (@microsoft/applicationinsights-web). Dùng cho Real User Monitoring (RUM) — lượt xem trang, nhấp chuột, phụ thuộc AJAX/fetch, ngoại lệ, sự kiện tùy chỉnh và dấu vết tác nhân GenAI phía trình duyệt tương quan với dấu vết OpenTelemetry phía backend. Bao gồm thiết lập SDK Loader Script và npm, tiện ích mở rộng framework (React, React Native, Angular), Click Analytics, trình khởi tạo telemetry và quy ước ngữ nghĩa OTel GenAI cho các span tác nhân/công cụ/mô hình phát ra từ trình duyệt.
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
Xây dựng ứng dụng phát hiện bất thường với Azure AI Anomaly Detector SDK cho Java. Sử dụng khi triển khai phát hiện bất thường đơn biến/đa biến, phân tích chuỗi thời gian hoặc giám sát hỗ trợ AI.
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
Triển khai Conversational Language Understanding (CLU) bằng SDK Python azure-ai-language-conversations. Sử dụng khi làm việc với ConversationAnalysisClient để phân tích ý định và thực thể trong hội thoại, xây dựng tính năng NLP, hoặc tích hợp hiểu ngôn ngữ vào ứng dụng.
development
azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 cho Python. Dùng cho không gian làm việc ML, công việc, mô hình, tập dữ liệu, tính toán và quy trình. Kích hoạt: "azure-ai-ml", "MLClient", "không gian làm việc", "đăng ký mô hình", "công việc đào tạo", "tập dữ liệu".
development