用途：该技能用于审查 AI 编写的代码，聚焦 AI 特有的失败模式，而非人类代码常见的疲劳或知识盲区问题。若代码由人编写、需要通用审查，应改用 code-review-guide。
主要能力：按危害程度排序审查七类风险——看似合理但逻辑错误（边界反转、差一错误、算法错配）、幻觉或误用 API、什么都没测的测试、重复造轮子与偏离既有约定、默认过度工程、死代码脚手架、隐蔽的安全捷径。每项发现给出文件/行号与严重级别，并列出审查者必须实际运行（而非仅阅读）的验证步骤，最后产出针对该代码库校准的团队 AI PR 检查清单。
使用方式：需提供 diff 或 PR（或变更文件）、代码来源（完全由智能体编写、人类主导或混合，以及作者是否已自审）、代码库上下文（既有约定与工具、变更声称的功能）、测试基础设施（CI 实际运行什么）。输出格式包含结论（批准／需修复后批准／要求修改）、发现表格、实际执行的验证记录、明确接受的债务，以及团队检查清单。
适用场景：审查 AI 生成的 PR、排查幻觉 API、为使用编码智能体的团队制定审查标准。
限制与反模式：不要沿用人类代码的信任直觉（整洁命名不等于正确）；不要仅凭 CI 通过就批准，需确认测试能否失败；不要只读描述不读 diff；不要因代码由 AI 编写就拒绝，来源只用于校准审查力度而非结论；不要因改动小就跳过安全扫描；不接受“智能体已测试”作为验证，需在 PR 中提供证据。质量要求包括至少手工追踪一个具体输入、核对每个外部 API 的实际依赖版本、评估每个测试能捕获何种破坏、对新辅助函数做重复检索，并区分必须修复与已接受债务。