用途：对代码库进行系统性审查，并基于审查结果生成修复计划，再通过并行 goodvibes 智能体执行修复。适用于需要完整代码库审计、生成主报告与修复方案的场景。
主要能力：覆盖质量、架构、安全、性能、文档、测试、配置、依赖、错误与风格等类别；使用 MCP 工具如 detect_stack、recommend_skills、project_issues、find_circular_deps、scan_for_secrets、analyze_dependencies、find_dead_code、get_test_coverage 等。审查阶段要求每类至少给出 5 条 file:line 发现或明确“未发现问题”，并量化测量与严重级别。
使用方式：先调用 mcp-cli info 检查工具 schema，再调用 mcp-cli call 执行；编辑前用 scan_patterns、find_tests_for_file、validate_edits_preview，编辑后用 project_issues 验证。优先使用 precision_read、precision_grep、precision_glob、precision_edit、precision_write、precision_exec 等 precision 工具，而非系统工具。流程分四阶段：审查、生成 codebase-review-report.md、生成 remediation-plan.md、以 WORK-REVIEW-FIX-CHECK 循环执行修复，最多 6 个并发智能体。
限制：写入仅限当前工作目录及其子目录，禁止写入父目录、主目录、系统文件或其他项目；读取可全局。等待智能体时不得使用 tail、TaskOutput 或轮询，应依赖 SubagentStop 钩子通知。完成要求为 100%。具体安装命令、收费与平台信息暂未提供。