$ loading_
通过多模型联合审查代码并给出通过或失败结论，辅助发现质量与风险问题
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
请帮我安装 askskill 上的 "io.github.HectorGuerilla/review-mcp" MCP 服务： 执行：claude mcp add --transport http 'io-github-hectorguerilla-review-mcp' 'https://review-mcp-production.up.railway.app/mcp'
请对这组代码变更做多模型代码审查，重点检查逻辑错误、边界条件、潜在 bug、可维护性问题，并给出最终 pass/fail 结论与修改建议。
返回结构化审查结果，列出主要问题、风险等级，以及是否建议通过合并。
请审查以下发布相关代码，重点关注异常处理、回滚风险、配置变更影响和稳定性，并输出 pass/fail 结论。
给出面向上线的风险总结，指出阻塞发布的问题和建议修复项。
请对这段代码做联合审查，特别检查输入校验、权限控制、敏感信息处理和常见安全漏洞，并判断是否通过。
输出安全相关问题清单、严重程度说明，以及最终是否建议通过。
调用多模型协同审查代码，汇总发现漏洞、性能问题与最佳实践建议。
用多模型与现实校验机制执行代码审查并对高风险变更给出否决建议
自动审查 GitHub PR 代码，结合静态分析与大模型实现高效深度评审。
自动审查代码变更与文件，发现缺陷、安全风险和风格问题
用双模型独立审查代码并汇总为统一评审报告
调用多模型交叉审查代码变更、PR与高风险修改，辅助发现缺陷与争议点