forge-review 是一个遵循 skills.sh 标准的跨平台 AI 智能体技能，用于执行深度代码质量审查。它面向代码本身，评估代码是否写得好，而不判断是否满足某个需求，且只做分析：识别问题、解释发现、提出改进建议，不直接修改代码。
主要能力覆盖八个维度：架构与设计模式（是否遵循项目既有模式、职责分离、模块耦合、设计模式使用是否恰当）；可读性与可维护性（命名、函数与类大小、控制流、复杂段落注释）；DRY/SOLID/YAGNI 违规（重复逻辑、类的变更原因、为假设需求创建抽象、接口是否过宽）；函数与类复杂度（单一职责、圈复杂度超过 10 个分支为警示、类超过 300 行需审视、嵌套超过 3 层）；错误处理完整性（错误路径、异常捕获层级、错误信息、资源释放）；测试质量与覆盖（验证行为而非实现、边界与错误路径、测试命名、隔离性）；性能反模式（N+1 查询、循环内昂贵操作、全量加载、缓存机会）；文档完整性（公共 API、非显然设计决策、README 准确性、废弃标注）。
该技能强调反幻觉：必须先读代码再报告，每条发现需给出 file:line 与简短代码摘录，不得假设违规，需理解项目约定后再标记风格差异，严重程度与实际影响匹配，同一问题跨文件只报一次并列出所有位置，同时记录做得好的地方。
在 Claude Code 中提供增强功能：可通过 $ARGUMENTS 指定审查范围，如 PR 编号、commit SHA，或 --all/无参数审查整个代码库；使用 TaskCreate 跟踪审查阶段；PR 审查可用 gh pr view <pr_number> --json files --jq '.files[].path' 与 gh pr diff <pr_number>，commit 审查可用 git diff-tree --no-commit-id --name-only -r <commit_sha> 与 git show <commit_sha>；大型代码库可并行启动多个审查智能体，分别负责正确性与错误处理、性能与架构、测试覆盖与风格，最后合并到 docs/review-report.md；停止时由质量门检查报告是否包含必需章节、每条发现是否有文件路径、总体评估是否给出。
适用场景为独立代码质量审查、PR 或 commit 变更审查、大型代码库分维度审查。限制：仅分析不修改代码；具体支持的平台、安装方式、收费与价格信息暂未提供。