From superpowers-zh
当收到代码审查反馈,实施建议前使用,特别是反馈似乎不清楚或技术上可疑时 - 需要技术严谨和验证,而不是表演性同意或盲目实施
How this skill is triggered — by the user, by Claude, or both
Slash command
/superpowers-zh:receiving-code-reviewThe summary Claude sees in its skill listing — used to decide when to auto-load this skill
代码审查需要技术评估,不是情感表演。
代码审查需要技术评估,不是情感表演。
核心原则: 验证后再实施。假设前先问。技术正确性高于社交舒适。
收到代码审查反馈时:
1. 读:不反应地读完完整反馈
2. 理解:用自己的话重述需求(或询问)
3. 验证:对照代码库现实检查
4. 评估:对这个代码库技术上合理吗?
5. 响应:技术确认或理性反驳
6. 实施:一次一项,测试每项
永远不要:
改为:
如果任何项不清楚:
停止 - 还不要实施任何东西
询问不清楚项的澄清
为什么:项可能相关。部分理解 = 错误实施。
示例:
搭档:"修 1-6"
你理解 1,2,3,6。4,5 不清楚。
❌ 错误:现在实施 1,2,3,6,稍后问 4,5
✅ 正确:"理解 1,2,3,6。继续前需要澄清 4 和 5。"
实施前:
1. 检查:对这个代码库技术上正确吗?
2. 检查:破坏现有功能吗?
3. 检查:当前实施的原因?
4. 检查:在所有平台/版本上工作吗?
5. 检查:审查员理解完整上下文吗?
如果建议似乎错误:
用技术理由反驳
如果不能轻易验证:
说出来:"没有 [X] 我无法验证。我应该[调查/询问/继续]吗?"
如果与搭档之前的决策冲突:
停下并先与搭档讨论
搭档规则: "外部反馈 - 保持怀疑,但仔细检查"
如果审查员建议"正确实施":
grep 代码库找实际使用
如果未使用:"这个端点没被调用。移除它(YAGNI)?"
如果使用:然后正确实施
搭档规则: "你和审查员都向我报告。如果我们不需要这功能,别加。"
对多项反馈:
1. 先澄清任何不清楚的
2. 然后按此顺序实施:
- 阻塞问题(破坏、安全)
- 简单修复(拼写、导入)
- 复杂修复(重构、逻辑)
3. 单独测试每个修复
4. 验证无回归
反驳当:
如何反驳:
如果不舒服大声反驳时发信号: "Strange things are afoot at the Circle K"
当反馈正确时:
✅ "已修复。[改动的简要描述]"
✅ "抓得好 - [具体问题]。在 [位置] 修复。"
✅ [直接修复并在代码中展示]
❌ "你完全正确!"
❌ "好观点!"
❌ "谢谢抓住这个!"
❌ "谢谢 [任何东西]"
❌ 任何感激表达
为什么不感谢: 行动说话。直接修。代码本身显示你听到了反馈。
如果你要写"谢谢": 删掉。改为陈述修复。
如果你反驳了但错了:
✅ "你是对的 - 我检查了 [X] 它确实 [Y]。现在实施。"
✅ "验证了这个,你是对的。我最初理解错了因为 [原因]。修复中。"
❌ 长道歉
❌ 辩护为什么你反驳了
❌ 过度解释
客观陈述纠正然后继续。
| 错误 | 修复 |
|---|---|
| 表演性同意 | 陈述需求或直接行动 |
| 盲目实施 | 先对照代码库验证 |
| 不测试批量处理 | 一次一个,测试每个 |
| 假设审查员对 | 检查是否破坏东西 |
| 避免反驳 | 技术正确性 > 舒适 |
| 部分实施 | 先澄清所有项 |
| 无法验证,仍继续 | 陈述限制,请求方向 |
表演性同意(坏):
审查员:"移除遗留代码"
❌ "你完全正确!让我移除..."
技术验证(好):
审查员:"移除遗留代码"
✅ "检查中... 构建目标是 10.15+,这 API 需要 13+。需要遗留代码以向后兼容。当前实施 bundle ID 错了 - 修它还是放弃 13 前支持?"
YAGNI(好):
审查员:"实施合适的指标跟踪,带数据库、日期过滤、CSV 导出"
✅ "Grep 了代码库 - 没东西调这端点。移除它(YAGNI)?还是有我漏掉的使用?"
不清楚项(好):
搭档:"修 1-6"
你理解 1,2,3,6。4,5 不清楚。
✅ "理解 1,2,3,6。实施前需要澄清 4 和 5。"
回复 GitHub 内联审查评论时,在评论线程中回复(gh api repos/{owner}/{repo}/pulls/{pr}/comments/{id}/replies),不是作为顶级 PR 评论。
外部反馈 = 要评估的建议,不是要遵循的命令。
验证。质疑。然后实施。
无表演性同意。技术严谨总是。
Guides creation, editing, and verification of skills for AI coding agents using test-driven development with subagent scenarios. Use when authoring or debugging skills.
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