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Exécute une revue multi-agent de style consensus d'une pull request et produit des conclusions classées par sévérité et des étapes de remédiation exploitables.
Exécute un flux de travail de revue multi-agent de style consensus qui inspecte une pull request et retourne des conclusions basées sur la sévérité, des éléments d'action priorisés et des notes de remédiation concrètes. Le skill coordonne plusieurs agents réviseurs pour comparer les perspectives, s'accorder sur la sévérité et produire un rapport consolidé qui peut être remis aux développeurs ou utilisé pour piloter l'automatisation.
Utilisez ce skill lorsque vous avez besoin d'une revue approfondie et multi-angle des changements de code dans une PR — pour des vérifications de sécurité, des jalons de qualité, ou lorsque vous souhaitez un retour priorisé par sévérité plutôt qu'une revue en passe unique. Non destiné à la planification de haut niveau ou aux discussions de conception conceptuelle.
Idéal avec des piles multi-agents ou capables d'orchestration (agents supportant Claude, GPT, Gemini ou des LLM similaires et pouvant exécuter des flux de travail de révision coordonnés).
Compétence de revue de PR multi-agents utilisant un vote de consensus avec réordonnancement des fichiers pour réduire le biais de position. Les scripts sont bien écrits en Python avec des appels API Anthropic asynchrones, des CLI argparse appropriés et des défenses contre l'injection de prompts. Tous les scripts s'arrêtent avec des erreurs d'utilisation/API lorsqu'ils sont lancés sans les arguments requis (attendu). Le fichier SKILL.md est succinct — principalement du routage/déclencheurs sans étapes de flux de travail concrètes ou contrats de sortie. Manque un répertoire references/ avec des modèles de prompts de revue.
anthropicLes scripts sont de qualité production avec une bonne gestion des erreurs et l'atténuation de l'injection de prompts (délimiteurs XML autour du contenu des diffs). Le fichier SKILL.md est le point faible — manque d'étapes de flux de travail, de contrats de sortie et de références aux variables d'environnement requises. La compétence bénéficierait d'un SKILL.md plus riche guidant l'agent à travers le pipeline orchestrate→aggregate→post.
