用途：对代码库做整库深度审计。它从 9 个视角（security、architecture、solid、correctness、testing、ops、performance、quality、data）对 3 个模型（openai、gemini、claude）同时审查，共 27 个 reviewer，每个都是独立的 opencode run 进程，因此全部并发运行。每个 reviewer 用 Serena 在实时工作树上导航，并各自写出发现文件；没有打包、没有编排进程、没有任务分发，引用指向磁盘上真实文件中的真实行。另有一次 ocr 扫描并行运行，逐文件在独立会话中审查，覆盖整个仓库但看不到跨文件问题，与 reviewer 互为盲区补充。
主要能力：按路径参数审查指定目录（相对仓库根），否则审查整个仓库；每个 reviewer 必须覆盖 ledger.txt 中列出的可审查文件；发现需引用 path:line 并注明所在函数、方法或类型，无法确认行号时标注 line unconfirmed；Step 3 以“打开的文件”而非“被引用的文件”衡量覆盖率；Step 4 按 3/3、2/3、单模型、冲突评估、覆盖缺口汇总，并纳入 ocr 作为第四来源。
必要用法：需在 ~/.config/opencode/opencode.json 中启用 Serena 并以 --project-from-cwd 启动；模型 ID 必须存在于 configs/opencode/opencode.json 对应 provider 及其白名单中，否则该路以 Model not found 失败。每次 opencode run 必须重定向 stdin：< /dev/null，否则进程会在创建会话前阻塞（anomalyco/opencode issue #38723）。不要给 reviewer 设 token 或轮次上限。reviewer 不得调用 task。Step 2 无锁，同一仓库并发运行会互相覆盖。
限制：researcher MCP 被禁用，因其 schema 的联合类型会被 Google 拒绝，导致 gemini 路失败；任何使用该模式的 MCP 服务器都会同样破坏 Google 路。ocr 扫描使用 ~/.opencodereview/config.json 中的 provider 与模型。gemini 使用 Flash 模型是刻意选择，资料中仅有一次对比测量，非基准。输出文件位于 .llmtmp/review-deep/，下次运行开始时清空。资料未提供收费、价格与平台信息。