用途：在 Ralph Loop 中让 Claude 依据 cavekit 规格构建实现，并由 Codex 进行跨模型对抗式同行评审，以提升自动化质量流程的严谨性。
主要能力：双模型评审可发现单一模型难以察觉的问题类别；显式检查 cavekit 合规性；标记重复失败模式；评审结果按严重级别（P0-P3）记录到 context/peer-review-findings.md 或 context/impl/impl-review-findings.md。
使用方式：命令为 /ck:peer-review-loop context/kits/cavekit-auth.md，可加 --max-iterations、--codex-model、--review-only、--review-interval 等选项。评审优先通过 scripts/codex-review.sh 调用 Codex CLI（full-auto 模式），不可用时回退到 .mcp.json 中配置的 Codex MCP 服务器。默认每 2 次迭代评审一次，--review-interval 1 为每次评审。
完成条件：所有 cavekit 需求与验收标准通过、无未修复的 CRITICAL/HIGH 发现、构建与测试通过、至少一次评审无新增 CRITICAL/HIGH。
前提：需安装 Codex CLI（npm install -g @openai/codex）、配置 OpenAI API 密钥、存在 cavekit 文件、安装 ralph-loop 插件。
限制：资料未提供价格、平台支持范围及具体效果数据；模型名称与参数以实际配置为准。