开源我最近 Review AI Code 的 skills：review-forge
TL;DR · AI 摘要
作者开源 review-forge 工具链，通过多模型交叉评审、问题合成、人工决策、AI修复与验证闭环，有效控制AI生成代码失控风险。
核心要点
- review-forge 使用 GPT-4.5、Compose2.5 和 DeepSeek-V4-Pro 三模型并行生成 bug 报告，实现盲区互补与交叉验证。
- synthesis 阶段仅采纳多个模型共同指出的问题（如双模型一致项），准确率显著高于单模型评审。
- 修复环节采用“AI改+AI验”双模型轮询机制，并结合 status.md 实时追踪，形成可审计的闭环流程。
结构提纲
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AI生成代码速度过快若缺乏干预，系统将迅速失去可控性，人工Review成为关键安全阀。
流程包含 review（多模型独立报告）、synthesize（共识问题聚合）、fix（AI修复+测试）、verify（另一模型验证）四个自动化阶段。
使用 GPT-4.5、Compose2.5 和 DeepSeek-V4-Pro 三模型分别生成 bug 报告，利用模型盲区差异提升检出率。
AI擅长发现问题但不擅权衡修复优先级，最终修复决策必须由开发者基于项目上下文完成。
通过 status.md 文档持续记录问题状态，配合 verify 阶段实现修复可验证、可回溯的迭代闭环。
思维导图
用一张图看清主题之间的关系。
查看大纲文本（无障碍 / 无 JS 友好）
- review-forge：AI代码评审闭环流程
- 风险驱动
- AI生成过快 → 系统失控
- 长期无干预 → 架构腐化
- 四阶段流程
- review：三模型独立报告（GPT-4.5/Compose2.5/DeepSeek-V4-Pro）
- synthesize：共识问题聚合 → summary.md
- fix：AI修复 + 测试验证
- verify：另一模型复核 + status.md 更新
- 关键设计原则
- 多模型盲区互补
- 人工终审决策权保留
- 状态可追溯（status.md）
金句 / Highlights
值得收藏与分享的关键句。
每个模型生成一份独立 bug 报告，两个模型都发现的问题基本就是铁板钉钉的真问题——这体现了多模型交叉验证的高置信度优势。
AI 擅长 review，但不擅长决策；后者需要人对整个项目的理解，需要权衡风险和收益，所以必须有我来做决定。
fix 阶段让一个模型修正问题并跑测试验证，verify 阶段换另一个模型验证是否修复，以此循环直到问题解决。
我现在越来越发现 Review 的重要性，因为 AI 代码产出太快了，假如长时间不干预，很快整个系统有可能都不受控制。
这个技能里面有这几个关键流程：
review：让不同的模型根据当前 diff 或者 branch 生成 bug" / X
Viking on X: "开源一个我最近 Review AI Code 流程的 skills， review-forge https://t.co/NWPo3d3PFs 我现在越来越发现 Review 的重要性，因为 AI 代码产出太快了，假如长时间不干预，很快整个系统有可能都不受控制。 这个技能里面有这几个关键流程： review：让不同的模型根据当前 diff 或者 branch 生成 bug" / X
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开源一个我最近 Review AI Code 流程的 skills， review-forge https://github.com/vikingmute/rev iew-forge… 我现在越来越发现 Review 的重要性，因为 AI 代码产出太快了，假如长时间不干预，很快整个系统有可能都不受控制。 这个技能里面有这几个关键流程： review：让不同的模型根据当前 diff 或者 branch 生成 bug 报告，每个模型一份单独的报告。（目前我用 GPT5.5/ Compose2.5/ DeepSeek V4 Pro）。多模型 Review 在我长时间的实践中，发现是很重要的，因为每个模型都有自己的盲区，交叉验证。 synthesize： 根据不同模型的 bug report，汇总生成一份summary.md 的报告，因为两个模型都发现的问题，基本就是铁板钉钉的真问题。 手动Review 和决定修复哪些问题：因为问题一般很多，AI 擅长 review，但不擅长决策。后者需要人对整个项目的理解，需要权衡风险和收益，所以必须有我来做决定。 fix：让一个模型修正 summary 中的问题，并且跑测试验证。更新 status.md 文档 verify：让另外一个模型验证是否修复，更新 status.md，以此循环直到你需要的问题解决。 最近在不断改进这套流程，对它感觉越来越好，我也是从Using AI to write better code more slowly 那篇文章进行不断实践的结果，如果希望让 AI 写得好，写的慢的可以参考一下这个流程。
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