用途：对代码库进行全库深度审计。它把仓库按目录切成每块至多25个文件的组件，用9个审查视角（security、architecture、solid、correctness、testing、ops、performance、quality、data）与3个模型（openai/gpt-6-sol、google/gemini-3.8-flash、az-anthropic/claude-opus-5-5）共27个组合，对每个组件都跑一遍，因此每个文件得到全部27次审查；另外并行运行一次独立扫描（使用 ~/.opencodereview/config.json 中的提供商与模型），作为第四个独立来源。每个组合是独立的 opencode run 进程，只读取被审查提交的副本，用 Serena 符号工具导航，各自写发现，再针对每个组合做一次 sweep，查找被组件边界掩盖的缺陷。
使用方式：作为技能调用，可传入相对仓库根的目标路径，否则默认审查整个仓库；运行 context: fork，作为子代理派发，不会暂停确认范围、成本或模型开销。流程分两步：Step 1 解析目标并准备（运行 preflight.py --tier deep 检查工具、配置、模型白名单与提供商密钥；init_run.py 记录被审提交并创建运行目录；export.py 用 git archive 导出该提交为独立临时仓库并删除 run.json 中 judge_exclude 列出的名称；ocr scan --preview 生成 ledger.txt 与 skipped.txt；partition.py 切分组件；opencode_env.py 写 arms 读取的 opencode 配置并注册 Serena 与九个 agent）。Step 2 以并发度27分派各组件审查臂和一次 ocr 扫描，任务由 xargs -P 执行；每个臂最多尝试3次。
限制与注意事项：模型 ID 必须同时存在于 ~/.config/opencode/opencode.json 的对应提供商下及其白名单，否则该臂会以 Model not found 失败。每次 opencode run 都必须从 /dev/null 重定向 stdin，否则进程会在建会话前阻塞（anomalyco/opencode issue #38723）。不给 reviewer 设 token 或轮次上限。不读取也不修改活动仓库，未提交改动不会被审查。Google 会拒绝将可选数组声明为 ["null","array"] 联合类型的 MCP 服务器模式。Serena 是 arms 唯一可用的 MCP 服务器，从 SERENA_HOME（默认 ~/.serena-reviewer）读取设置。