Synthesis PR Review 是一个针对 synthesis-coded 项目的拉取请求（PR）增量审查技能。它把 PR 审查定义为“增量审查”：评估的是这次变更相对于当前代码库状态的影响，而不是评估代码库本身。核心问题是：这次变更是否实现了它声称的目标？是否引入回归？是否修复了根因？是否完整？是否与现有模式一致？
用途与定位：该技能属于工程技能体系中的“单次变更增量审查”环节，位于 preflight（分支就绪门禁）之后、code-integration（集成工作流）之前，适用于每个 PR 在同伴批准或负责人集成之前进行。它与 code-audit（系统性质量扫描）互补：code-audit 提供质量数据，本技能提供基于判断的评估与沟通。
主要能力：
- 范围与关注点分离检查：确认 PR 只做一件事、描述与代码匹配、捆绑修复可独立、测试文件与被实现功能对应，识别范围蔓延。
- 根因分析：判断修复是否针对根因而非下游症状，是否掩盖更深层架构问题。
- 回归风险评估：检查既有行为、错误处理路径、边界情况、共享代码调用方，并建议反向阅读 diff 以发现被删除或修改行中的回归。
- 架构一致性：比对代码库中最近似实现，要求偏离现有模式时给出理由。
- 完整性：确认修复足以解决问题，配套变更（前后端、迁移与代码）已包含或明确跟踪，测试覆盖新行为。
- 安全：检查凭证泄露、输入验证、认证检查、注入向量，特别提示 AI 编码工具常引入含敏感数据的调试日志，建议用预提交检查拦截。
- 数据完整性：数据库模式变更幂等、新字段有合理默认值或可空、无数据丢失场景、API 契约向后兼容。
- 验证 AI 生成分析：要求亲自阅读引用代码、寻找替代代码路径、警惕绝对化结论、检查系统级交互、独立验证结论而非仅中间步骤。
- AI 辅助审查的验证规范：发布任何“必须修复”发现前须对照实际代码核实，检查导入语句、范围声明、测试场景可行性，并声明“我已对照实际代码验证”。
使用方式：审查者按检查清单逐项评估，使用结构化评论格式输出结论：顶部给出 Verdict（Approve / Request Changes），然后按 Must Fix、Should Fix、Consider、Nit 分级列出编号问题（M1、S1、C1、N1），并附“What's Good”肯定具体优点。小规模干净 PR 可简化。审查前应检查项目级指令文件（如 CLAUDE.md、AGENTS.md）、项目级审查技能或清单、约定债务模式，并注意约定违规的级联效应（一处 UI 文本违规往往暗示其他相关违规）。
适用场景：每个 PR 的同行评审与负责人集成审查；识别捆绑 PR、橡皮图章批准、症状修复、未测试假设、偏离模式等反模式；与 adopt-and-adapt 集成流程衔接，审查发现直接输入集成计划；合并后按项目协议进行验证。
限制：资料未提供具体安装命令、价格、平台支持或自动化运行方式；该技能为方法论与检查清单，依赖审查者人工判断；项目级约定和合并后验证协议需按具体项目补充，资料中未给出通用实现细节。