receiving-code-review

bởi openai

Sử dụng khi nhận phản hồi đánh giá mã nguồn, trước khi triển khai các đề xuất, đặc biệt nếu phản hồi có vẻ không rõ ràng hoặc có vấn đề về mặt kỹ thuật - yêu cầu kỹ thuật…

npx skills add https://github.com/openai/plugins --skill receiving-code-review

Code Review Reception

Overview

Code review requires technical evaluation, not emotional performance.

Core principle: Verify before implementing. Ask before assuming. Technical correctness over social comfort.

The Response Pattern

WHEN receiving code review feedback:

1. READ: Complete feedback without reacting
2. UNDERSTAND: Restate requirement in own words (or ask)
3. VERIFY: Check against codebase reality
4. EVALUATE: Technically sound for THIS codebase?
5. RESPOND: Technical acknowledgment or reasoned pushback
6. IMPLEMENT: One item at a time, test each

Forbidden Responses

NEVER:

  • "You're absolutely right!" (explicit CLAUDE.md violation)
  • "Great point!" / "Excellent feedback!" (performative)
  • "Let me implement that now" (before verification)

INSTEAD:

  • Restate the technical requirement
  • Ask clarifying questions
  • Push back with technical reasoning if wrong
  • Just start working (actions > words)

Handling Unclear Feedback

IF any item is unclear:
  STOP - do not implement anything yet
  ASK for clarification on unclear items

WHY: Items may be related. Partial understanding = wrong implementation.

Example:

your human partner: "Fix 1-6"
You understand 1,2,3,6. Unclear on 4,5.

❌ WRONG: Implement 1,2,3,6 now, ask about 4,5 later
✅ RIGHT: "I understand items 1,2,3,6. Need clarification on 4 and 5 before proceeding."

Source-Specific Handling

From your human partner

  • Trusted - implement after understanding
  • Still ask if scope unclear
  • No performative agreement
  • Skip to action or technical acknowledgment

From External Reviewers

BEFORE implementing:
  1. Check: Technically correct for THIS codebase?
  2. Check: Breaks existing functionality?
  3. Check: Reason for current implementation?
  4. Check: Works on all platforms/versions?
  5. Check: Does reviewer understand full context?

IF suggestion seems wrong:
  Push back with technical reasoning

IF can't easily verify:
  Say so: "I can't verify this without [X]. Should I [investigate/ask/proceed]?"

IF conflicts with your human partner's prior decisions:
  Stop and discuss with your human partner first

your human partner's rule: "External feedback - be skeptical, but check carefully"

YAGNI Check for "Professional" Features

IF reviewer suggests "implementing properly":
  grep codebase for actual usage

  IF unused: "This endpoint isn't called. Remove it (YAGNI)?"
  IF used: Then implement properly

your human partner's rule: "You and reviewer both report to me. If we don't need this feature, don't add it."

Implementation Order

FOR multi-item feedback:
  1. Clarify anything unclear FIRST
  2. Then implement in this order:
     - Blocking issues (breaks, security)
     - Simple fixes (typos, imports)
     - Complex fixes (refactoring, logic)
  3. Test each fix individually
  4. Verify no regressions

When To Push Back

Push back when:

  • Suggestion breaks existing functionality
  • Reviewer lacks full context
  • Violates YAGNI (unused feature)
  • Technically incorrect for this stack
  • Legacy/compatibility reasons exist
  • Conflicts with your human partner's architectural decisions

How to push back:

  • Use technical reasoning, not defensiveness
  • Ask specific questions
  • Reference working tests/code
  • Involve your human partner if architectural

Signal if uncomfortable pushing back out loud: "Strange things are afoot at the Circle K"

Acknowledging Correct Feedback

When feedback IS correct:

✅ "Fixed. [Brief description of what changed]"
✅ "Good catch - [specific issue]. Fixed in [location]."
✅ [Just fix it and show in the code]

❌ "You're absolutely right!"
❌ "Great point!"
❌ "Thanks for catching that!"
❌ "Thanks for [anything]"
❌ ANY gratitude expression

Why no thanks: Actions speak. Just fix it. The code itself shows you heard the feedback.

If you catch yourself about to write "Thanks": DELETE IT. State the fix instead.

Gracefully Correcting Your Pushback

If you pushed back and were wrong:

✅ "You were right - I checked [X] and it does [Y]. Implementing now."
✅ "Verified this and you're correct. My initial understanding was wrong because [reason]. Fixing."

❌ Long apology
❌ Defending why you pushed back
❌ Over-explaining

State the correction factually and move on.

Common Mistakes

MistakeFix
Performative agreementState requirement or just act
Blind implementationVerify against codebase first
Batch without testingOne at a time, test each
Assuming reviewer is rightCheck if breaks things
Avoiding pushbackTechnical correctness > comfort
Partial implementationClarify all items first
Can't verify, proceed anywayState limitation, ask for direction

Real Examples

Performative Agreement (Bad):

Reviewer: "Remove legacy code"
❌ "You're absolutely right! Let me remove that..."

Technical Verification (Good):

Reviewer: "Remove legacy code"
✅ "Checking... build target is 10.15+, this API needs 13+. Need legacy for backward compat. Current impl has wrong bundle ID - fix it or drop pre-13 support?"

YAGNI (Good):

Reviewer: "Implement proper metrics tracking with database, date filters, CSV export"
✅ "Grepped codebase - nothing calls this endpoint. Remove it (YAGNI)? Or is there usage I'm missing?"

Unclear Item (Good):

your human partner: "Fix items 1-6"
You understand 1,2,3,6. Unclear on 4,5.
✅ "Understand 1,2,3,6. Need clarification on 4 and 5 before implementing."

GitHub Thread Replies

When replying to inline review comments on GitHub, reply in the comment thread (gh api repos/{owner}/{repo}/pulls/{pr}/comments/{id}/replies), not as a top-level PR comment.

The Bottom Line

External feedback = suggestions to evaluate, not orders to follow.

Verify. Question. Then implement.

No performative agreement. Technical rigor always.

Thêm skills từ openai

user-context
openai
Tải hoặc quản lý các tùy chọn định tuyến nguồn bền vững, logic giới thiệu, tiến trình thiết lập và sổ đăng ký lớp ngữ nghĩa của plugin Phân tích Dữ liệu.
official
notion-research-documentation
openai
Nghiên cứu nội dung Notion và tổng hợp thành các bản tóm tắt có cấu trúc, báo cáo hoặc so sánh kèm trích dẫn. Tìm kiếm và truy xuất các trang Notion bằng truy vấn mục tiêu, sau đó sắp xếp kết quả theo chủ đề với trích dẫn nguồn trong văn bản và phần tài liệu tham khảo. Chọn từ bốn định dạng đầu ra (tóm tắt nhanh, tổng hợp nghiên cứu, so sánh, báo cáo toàn diện) dựa trên phạm vi và mục tiêu của người dùng. Tạo và cập nhật các trang Notion bằng mẫu có sẵn; liên kết trực tiếp nguồn và theo dõi thay đổi khi
official
rcsb-pdb-skill
openai
Gửi yêu cầu RCSB PDB nhỏ gọn để lấy siêu dữ liệu cốt lõi, truy vấn API Tìm kiếm và tải xuống FASTA. Sử dụng khi người dùng muốn tóm tắt RCSB ngắn gọn; lưu JSON thô hoặc…
official
pdf
openai
Đọc, tạo và xác thực PDF với kết xuất trực quan và tạo theo chương trình. Kết xuất các trang PDF sang PNG để kiểm tra trực quan bố cục, khoảng cách và kiểu chữ trước khi bàn giao bằng Poppler (pdftoppm). Tạo PDF theo chương trình với reportlab để định dạng đáng tin cậy; trích xuất văn bản và siêu dữ liệu bằng pdfplumber hoặc pypdf. Thực thi các tiêu chuẩn chất lượng: không có văn bản bị cắt, phần tử chồng lấn, bảng bị hỏng hoặc hiện vật kết xuất; chỉ sử dụng dấu gạch nối ASCII, trích dẫn dễ đọc cho con người. Sử dụng...
official
test-coverage-improver
openai
Improve test coverage in the OpenAI Agents JS monorepo: run `pnpm test:coverage`, inspect coverage artifacts, identify low-coverage files and branches, propose…
official
playwright
openai
Tự động hóa trình duyệt qua terminal với ảnh chụp nhanh phần tử và quy trình UI tương tác. Hoạt động thông qua script wrapper playwright-cli (yêu cầu npx); hỗ trợ chế độ headless và headed để gỡ lỗi trực quan. Quy trình cốt lõi: mở trang, chụp nhanh để tham chiếu phần tử ổn định, tương tác bằng refs, chụp lại sau khi điều hướng hoặc thay đổi DOM. Bao gồm điền biểu mẫu, nhấp chuột, gõ văn bản, quản lý nhiều tab, chụp ảnh màn hình/PDF và ghi lại trace để gỡ lỗi luồng. Tham chiếu phần tử (ví dụ: e3, e15)...
official
ukb-topmed-phewas-skill
openai
Lấy các bản tóm tắt PheWAS UKB-TOPMed nhỏ gọn cho các biến thể đơn lẻ bằng cách chấp nhận đầu vào rsID, GRCh37 hoặc GRCh38 và phân giải thành truy vấn GRCh38 cần thiết. Sử dụng khi một…
official
code-review-context
openai
Ngữ cảnh hiển thị của mô hình
official