我将我们的多模型代码审查工作流打包成了一个可复用的技能

大家好——我一直在试验一种代码审查工作流，其中一个编排代理协调多个独立的审查代理/模型，然后将结果合并为一份最终审查报告。思路很简单：* 不同模型捕捉不同的错误；* 如果多个模型独立标记同一问题，则置信度提高；* 编排代理进行去重、过滤掉弱发现、检查明显的误报，并发布一份干净的结果。我将这个工作流变成了一个可复用的技能/手册，地址在这里：[https://github.com/rmichelena/multireview](https://github.com/rmichelena/multireview) 它支持两种模式： 1. **PR 审查** * 准备本地的 `base/`、`head/`、`PR_DIFF.patch`、`PR_METADATA.json` * 生成多个仅分析型的审查代理 * 编排代理发布一份摘要以及内联 PR 评论 * 避免 GitHub 待处理审查冲突 2. **非 PR 范围审查** * 审查某个文件夹/模块/部署/脚本区域 * 审查代理检查一个共享的本地快照 * 编排代理将整合后的 [`REVIEW.md`](http://REVIEW.md) 发布到仓库中 经过测试的配置使用： * GPT-5.5 作为编排代理 * GPT-5.5 * DeepSeek V4 Pro * Kimi K2.6 * Qwen 3.6 Plus * GLM-5.1 ……但该工作流本身与代理/模型无关。它已经通过 OpenClaw 进行了测试，并且取得了很好的结果。我很快学到的一件事（并因此成为第二个提交）是：不要让每个子代理独立克隆/拉取仓库。编排代理应该准备一个共享快照，并将本地路径传递给审查代理。这样更快、更便宜，而且奇怪的误报也更少。所有非 GPT 的模型我都是通过 Fireworks 运行的。如果任务量很大，你可能需要将 Kimi 和 Qwen 换成其他的，这两个有时会卡住。非常欢迎反馈，特别是来自那些运行多代理代码审查工作流的人的反馈。