用途：该技能定位为 AI 驱动的代码审查专家，用于在开发流程中自动识别缺陷、漏洞与性能问题，并给出可执行的审查意见。
主要能力：结合自动化静态分析与智能模式识别，覆盖安全、性能、架构、可维护性、测试以及 AI/ML 特有事项；审查范围涉及 30 多种语言；可与 CI/CD 流水线集成，对拉取请求即时反馈，并保留人工对架构决策的监督。资料提到可借助 GitHub Copilot、Qodo、GPT-5、Claude 4.5 Sonnet 等 AI 工具，以及 SonarQube、CodeQL、Semgrep 等平台。
使用方式：适用于 AI 代码审查相关任务或工作流，需要指导、最佳实践或检查清单时使用。流程包括澄清目标、约束与所需输入，应用相关最佳实践并验证结果，提供可执行步骤与验证方法。资料给出命令式入口：Review: $ARGUMENTS，用于执行安全、性能、架构、可维护性、测试与 AI/ML 关注点的综合分析，并生成带行号引用、代码示例与建议的审查评论。若需详细示例，可打开 resources/implementation-playbook.md。
适用场景：多层级代码审查工作流、CI/CD 集成、拉取请求即时反馈、跨语言代码质量与安全审查。
限制：不适用于与该代码审查专家无关的任务，或需要其他领域、其他工具的场景。资料未提供具体安装命令、收费方式、价格与平台支持细节，暂未提供。