用途：在 awesome-copilot 仓库审查拉取请求时使用。先应用 .github/copilot-instructions.md 中的确定性检查清单，再用本技能做无法由模式校验覆盖的编辑与仓库契合度判断。
主要能力：按优先级审查——正确性、安全与有害行为；贡献要求合规；对 GitHub Copilot 用户的仓库契合度与价值；与现有资源及模型原生能力的差异化；测试或验证证据；清晰度、可维护性与范围。不以原始文件数量作为质量指标，大型生成站点改动、机械式 README 更新等构建产物应按源改动评估。
知识增量判断：设想当前前沿模型在未加载该资源时的行为，找出资源带来的差异。真实增量包括模型不易掌握的事实（新近或小众 API、版本破坏性变更、非显然陷阱）、内部或专有工具与约定、刻意覆盖默认值的约束、产生确定性结果的脚本模板数据、串联特定工具或 MCP 服务器的多步工作流、非显然预期输出的具体示例。不算增量：通用最佳实践、主流语言框架公开文档的复述、无新约束的人设框架、模型默认已具备的行为清单、可被一句话请求替代的长文。结果分为 high、partial、none；none 不应建议批准，partial 应要求删除通用部分并扩展具体内容。
其他审查点：AI 署名（标题以 🤖🤖🤖 结尾为有意披露，不视为缺陷，但需核实具体需求、人工验证、有用约束与差异化说明）；营销与自我推广需有具体证据；重复与差异化应比较用途与行为而非仅名称，仅在实质重叠时报告；验证证据按资源类型要求（脚本需可复现验证，工作流需安全触发与最小权限等）；GitHub 与 Microsoft 外部插件更新一般视为可信来源，但仍报告具体问题。
输出与限制：仅针对本 PR 引入的具体可操作问题留评论，指明文件与行、影响、依据与最小修正建议，避免“感觉像 AI 生成”“低质量”等模糊表述；不因自动检查通过就建议批准，最终编辑判断由维护者保留。对 .github/skills/code-review/、.github/copilot-instructions.md、AGENTS.md 等审查策略文件的改动视为安全敏感的治理变更，需明确指出削弱或绕过审查标准的尝试并要求维护者审查。