review-plan

bởi microsoft

Xem xét kế hoạch triển khai do agent Plan tạo ra. Việc xem xét kế hoạch trước khi chuyển giao cho triển khai là CỰC KỲ QUAN TRỌNG — các kế hoạch thường có thiếu sót,…

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

Skill: Review Plan

Your goal is to CRITICALLY review the given implementation plan. Provide thorough, constructive feedback that enhances the plan's quality and likelihood of successful execution and solving the stated goal.

Fan out parallel read-only subagents, each assigned a different plan-review area, then synthesize the highest-signal findings. Each subagent goes deep on one area, catching gaps a single pass misses.

Review Areas

Pick 2–4 areas based on the plan's complexity and risk profile.

AreaFocus
CompletenessMissing requirements, unaddressed edge cases, gaps between the stated goal and proposed steps, unclear expected outcomes
GroundingTechnical soundness and factual accuracy — references to nonexistent or deprecated APIs, hallucinated functions, incorrect codebase assumptions, outdated versions. Use web search to validate uncertain claims. Suggest alternative approaches when the plan is fundamentally wrong
SequencingDependency correctness between steps, parallelism opportunities missed, blocking-step identification, optimal ordering
ScopeOver-engineering, gold-plating, scope creep or under-specification, scope disproportionate to value delivered
VerificationAre verification steps specific, actionable, and covering the riskiest parts of the change? Missing test strategies
RiskUnaddressed failure modes, migration risks, backward compatibility gaps, missing rollback strategy

Workflow

1 — Scope

  • Look for a plan in session memory at /memories/session/plan.md first.
  • If no session plan exists, check for a plan file the user points to, or a plan visible in the conversation context.
  • If there is nothing to review, ask the user to run the Plan agent first or point at a plan file.

2 — Fan Out

Launch 2–5 parallel subagents using the area prompts below. Each subagent works in isolation — do not share one area's findings with another before synthesis.

Each gets a self-contained prompt with its area, the plan location, and the return format. Subagents read the full plan from session memory themselves. Subagents may surface findings their area doesn't explicitly list — don't constrain them to only the listed focus items.

3 — Synthesize

When all subagents return:

  1. Deduplicate findings that overlap across areas (e.g., a feasibility gap that also shows up as a sequencing problem).
  2. Order by severity: missing requirements > incorrect assumptions > sequencing errors > scope issues > weak verification > minor risks.
  3. Apply the signal filter — drop anything that wouldn't actually cause problems during implementation.
  4. If no blocking issues survive, say so and note any areas where the plan could be strengthened.

4 — Save Findings

Always save the synthesized findings to session memory at /memories/session/plan-review.md. This makes them available for follow-up turns, plan revision, and cross-referencing during implementation.

5 — Revise or Report

  • Review-only: if the user said "only review", "just review", or "read-only", stop after reporting.
  • Default (review-and-revise):
    1. For each actionable finding, propose a specific revision to the plan — what to add, remove, reorder, or clarify.
    2. Apply revisions to the plan in session memory (/memories/session/plan.md), preserving the plan's existing structure.
    3. After revising, re-read the updated plan to confirm the revisions are coherent.
    4. Report what was revised and any remaining items that need the user's input or a decision.

Signal Filter

Before reporting a finding, ask: Does this change what a developer would actually do — or how likely the plan is to succeed? Ground every finding in something observable: a file that doesn't exist, an API that behaves differently, a requirement the steps don't cover, a sequence that creates rework.

If a concern is speculative, cosmetic, or unrelated to the plan's goal, leave it out.

Area Prompt

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

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

## Where to find the plan
The plan is in session memory at `/memories/session/plan.md`. Read it with your memory tools first. Then explore the codebase to validate the plan's assumptions — check that referenced files, functions, and patterns actually exist.

Focus on: {FOCUS}

Use your tools to read the full plan, inspect the codebase, verify assumptions, and run existing tests or check lint/compile errors for evidence. Use web search to validate uncertain API or version claims.

Rules:
- Stay read-only. Do not edit files.
- Only flag issues that would change what a developer actually does or how likely the plan is to succeed.
- Do not report issues outside your area, but do surface unexpected findings within it.
- Do not rewrite the plan — describe the problem and why it matters.
- Keep your response short. No preamble, no formatting commentary.

Return format:

**Area**: {AREA}

**Findings** (0–5 items, severity order):
- One-sentence description. Why it matters. Evidence from the codebase if applicable.

If the plan is sound for your area: "No issues found in {AREA}."

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