name: code-cure description: 審查與修復互補型程式碼質量技能。當需要用 WorkBuddy 平臺程式碼審查專家做全面審查後落實修復,或在呼叫其他專家產出程式碼後充當審查閘門時使用。內建任務複雜度評估(S/M/L)與按節點歸檔、單節點可回滾、結構化交接協議。效果依賴配置專業程式碼模型 KEY(如 Qwen3-Coder);屬進階型技能,需理解審查-執行分離工作流。 version: 1.0.0 type: user agent_created: true
code-cure 是 WorkBuddy 平臺「程式碼審查專家」的功能互補技能,不是它的替代品。
code-cure 補齊兩塊它不做的:「改」(Mode X 執行者) 與 「檔」(按節點歸檔 / 單節點可回滾);並在召喚其他專家幹活時,頂上 「審」(Mode R 審查者) 的角色。兩者配合形成 「審 → 改 → 檔 → 複檢」閉環:
其他專家產出程式碼 ──(Mode R 審查)──▶ 標準 issue 報告
平臺程式碼審查專家全面審查 ──issue list──▶ (Mode X 執行) 逐條修復 + 按節點歸檔
│ │
└──────────── 每節點自動回交複檢 ◀────────────────────────┘
⚠️ 進階提示:本技能預設不內建任何模型金鑰。審查與修改質量取決於你配置的專業程式碼模型 KEY(強烈建議
Qwen3-Coder類程式碼專用模型,而非通用模型qwen-plus/deepseek-chat)。未配 KEY 時僅能跑規則兜底,效果有限。配置方法見 §6。
| 場景 | 模式 | 動作 |
|---|---|---|
| 召喚其他專家/技能產出程式碼後,說「審一下 / 質量閘門」 | Mode R | 以 5 維 + 三級標記審查其產物,不改程式碼,產出標準報告 |
| 用平臺程式碼審查專家全面審查完,拿到 issue list,說「按意見改 / 落實修復」 | Mode X | 逐條把 issue 落成程式碼,每步進節點歸檔 |
| 任務較複雜、怕改錯擴散,說「先評估複雜度 / 建節點骨架」 | Scaffold | 複雜度評估 + 生成節點目錄 + manifest |
負面觸發(不要用本技能):純文件寫作、與程式碼無關的通用問答、替代平臺程式碼審查專家做"只審"——那是專家本職。
references/review-format.md 拿到 5 維 + 三級標記 規範。scripts/engine.py)按 5 維逐條產出 issue,格式嚴格遵守 §4 結構化交接協議。scripts/scaffold.py 建立/定位節點目錄,manifest.json 進入 fixing。scripts/engine.py 同 prompt 複檢。blocker → 在該節點內迭代(防抖:同節點最多 2 輪);全部通過才進入下一節點;狀態機落 manifest.json(pending → reviewing → fixing → passed)。專家產出、Mode X 消費的 issue 統一格式:
[blocker] src/order.py:142 — 未處理 None 導致空指標 — 建議:增加空值守衛
[suggestion] src/pay.py:30 — 重複校驗邏輯 — 建議:抽取為 validate()
[nit] src/util.py:8 — 變數名 x 語義不清 — 建議:改為 retryCount
blocker(必須改) / suggestion(建議改) / nit(可選)。references/review-format.md。複雜度評估(S/M/L)規則見 references/complexity-rubric.md(規則關鍵詞優先定檔 + 可選 LLM 一句話估算兜底)。歸檔機制:
git revert <node-commit>)。node-XX/diff/<node>.patch + 反向 patch 回滾。~/.workbuddy/code-cure-workspace/,可經環境變數 CODE_CURE_WORKSPACE 覆蓋,例如指向你的 D 盤根據地):<task-slug>/
manifest.json # 任務元資訊 + 節點圖 + 狀態機
README.md # 任務總覽
node-01-<slug>/
plan.md # 本節點目標 / 介面 / 驗收
code/ # 本節點產出或修改的檔案
diff/ # 本節點 diff 快照
review.md # 本節點審查記錄
notes.md # 踩坑 / 決策
node-02-<slug>/...
每個 node 的 diff 獨立快照,支援「只回滾某個節點」,從根本上避免錯改擴散。
審/改引擎做成可插拔,預設使用者自帶金鑰(BYOK):
| 環境變數 | 含義 | 預設 |
|---|---|---|
CODE_REVIEW_MODEL |
使用的程式碼模型名 | qwen3-coder |
CODE_MODEL_KEY |
你的 dashscope KEY(BYOK) | 空(必填才能跑模型) |
CODE_MODEL_BASE_URL |
相容 OpenAI 的 endpoint | https://dashscope.aliyuncs.com/compatible-mode/v1 |
CODE_ENGINE_ENDPOINT |
可選:託管代理地址(第二階段付費形態) | 空 |
CODE_CURE_WORKSPACE |
節點歸檔根目錄 | ~/.workbuddy/code-cure-workspace/(可用環境變數指向 D 盤) |
降級鏈(永不因單一模型不可用而中斷交付):
Qwen3-Coder(主)→ deepseek-chat(備,需 DEEPSEEK_API_KEY)→ 規則評分(兜底)。
為何強調專業模型:
Qwen3-Coder是通義靈碼同款程式碼專用模型,經萬級企業實測(缺陷識別 ~80%、評審覆蓋率 +30%)。通用模型做程式碼審查/修改明顯偏弱。詳見references/engine-layer.md。
scripts/scaffold.py <task-slug> [--desc "..."] [--llm] — 複雜度評估 + 生成節點骨架 + manifest。scripts/review.py --diff <file> --context <dir> — Mode R 審查,輸出結構化 issue。scripts/fix.py --issue <file> --node <node-dir> — Mode X 單節點修復。scripts/engine.py — 可插拔模型客戶端(被 review/fix 呼叫,一般不直接跑)。所有指令碼用 Python 標準庫(urllib/json/argparse),無第三方依賴,開箱即跑。
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這個技能做得相當用心,工作流設計完整,節點歸檔和回滾機制很有新意,能有效防止越改越亂。文件結構清晰,指令碼無依賴配置簡單。不足是規則檢查比較基礎,複雜程式碼場景下可能需要依賴外部模型。整體而言是個好用的進階工具,適合需要頻繁做程式碼審查和修復的開發者。