OpenCodeReview 代码审查技能
用确定性流程与 LLM Agent 对 Git 变更和完整文件执行精准代码审查。
这个 Skill 能做什么，适合哪些场景？
OpenCodeReview 是 Alibaba 开源的 AI 代码审查 CLI，源自其内部大规模使用的代码审查助手。它读取 Git diff，将变更文件交给可配置的 LLM Agent，并生成带精确行号的结构化评论。工具结合确定性文件筛选、文件打包、规则匹配和评论定位机制，降低漏审与定位漂移。它支持工作区、分支、提交审查，也支持无 Git diff 的整文件扫描，并可接入 Claude Code、Codex、Cursor 和 CI/CD。
读取 Git diff、提交或分支范围，筛选并打包待审文件；通过配置的 Anthropic 或 OpenAI 兼容端点调用 LLM Agent。Agent 可读取完整文件、搜索代码库并检查其他变更文件。工具输出带文件、行号、类别和严重级别的审查评论，也可生成 JSON；ocr scan 可扫描整个仓库、目录或文件，并支持项目摘要、去重和令牌预算。
- 希望在提交或合并请求前审查工作区、分支差异或单个提交的开发团队。
- 需要在 CI/CD 中以 JSON 结果筛选、分组或阻断问题的工程团队。
- 需要审计陌生代码库、迁移前代码或没有有效 diff 的目录的维护者。
- 使用 Claude Code、Codex 或 Cursor，并希望通过技能或插件调用本地代码审查 CLI 的开发者。
- 需要针对 NPE、线程安全、XSS、SQL 注入等问题配置内置或自定义规则的团队。
这个 Skill 有哪些优点和局限？
- 支持工作区、分支、提交和整文件扫描。
- 通过确定性文件筛选、规则匹配和评论定位提高审查稳定性。
- 支持 Anthropic、OpenAI 兼容端点及自定义 Provider。
- 可输出结构化 JSON，并提供 GitHub Action、CI 示例和会话恢复。
- 支持 MCP 外部工具及自定义审查规则。
- 必须安装 CLI、配置 Git 和可用的 LLM 端点，通常会产生模型调用成本。
- README 明确指出其 Recall 低于通用 Agent，这是偏重 Precision、减少噪声的取舍。
- 提供的源材料没有 SKILL.md 正文，因此无法核实该技能自身的全部指令和兼容性细节。
- 源材料未提供测试套件、性能边界或所有目标平台的验证证据。
如何安装这个 Skill？
先确保 Git >= 2.41。安装 CLI：npm install -g @alibaba-group/open-code-review，或在 macOS/Linux 执行 curl -fsSL https://raw.githubusercontent.com/alibaba/open-code-review/main/install.sh | sh。作为技能安装：npx skills add alibaba/open-code-review --skill open-code-review。源码安装方式是克隆仓库后执行 make build，再将 dist/opencodereview 放入 PATH。README 未提供 SKILL.md 的具体目录安装结构。
如何使用这个 Skill？
先执行 ocr config provider 和 ocr config model 配置 LLM，再运行 ocr llm test。审查当前变更：ocr review；审查分支：ocr review --from main --to feature-branch；扫描整个仓库：ocr scan。在支持的 Agent 中可使用 @Open Code Review review my current changes，或运行 ocr review --audience agent。
这个 Skill 与同类方案有什么区别？
与 README 提到的通用 Agent（例如 Claude Code 搭配 Skills）相比，OpenCodeReview 使用更强的确定性流程约束文件选择、规则匹配和评论定位；代价是其 Recall 可能较低，目标是减少误报和令牌消耗。