--- name: Open Code Review slug: open-code-review-5 category: Quality description: Open Code Review registers a code review CLI as a callable skill so AI agents can check prerequisites, run reviews on commits/branches/working copies, and classify findings as High, Medium, or Low. Use it when you want an agent to review code changes and optionally apply safe fixes. github: "https://github.com/alibaba/open-code-review/tree/main/pages/src/content/docs/ru/integrations/agent-skill.md" language: Go stars: 20430 forks: 1442 install: "npx degit https://github.com/alibaba/open-code-review/tree/main/pages/src/content/docs/ru/integrations ~/.claude/skills/integrations" installs_to: ~/.claude/skills/integrations source_path: pages/src/content/docs/ru/integrations/agent-skill.md collection_size: 8 category_size: 1354 collection_url: "https://dirskills.com/collections/alibaba/open-code-review" added: 2026-08-14T07:12:37.413Z last_synced: 2026-08-14T07:12:37.413Z canonical_url: "https://dirskills.com/skills/open-code-review-5" --- # Open Code Review Open Code Review registers a code review CLI as a callable skill so AI agents can check prerequisites, run reviews on commits/branches/working copies, and classify findings as High, Medium, or Low. Use it when you want an agent to review code changes and optionally apply safe fixes. **Install:** ```bash npx degit https://github.com/alibaba/open-code-review/tree/main/pages/src/content/docs/ru/integrations ~/.claude/skills/integrations ``` ## README Зарегистрируйте OCR как вызываемый навык, чтобы агентный фреймворк мог запускать его с правильными флагами, проверками предварительных требований и правилами классификации — без необходимости заново реализовывать всё это на вызывающей стороне. ## Что поставляется в репозитории В репозитории находится манифест SKILL по пути [`skills/open-code-review/SKILL.md`](https://github.com/alibaba/open-code-review/blob/main/skills/open-code-review/SKILL.md). Он объявляет OCR вызываемым навыком и содержит проверки предварительных требований, рабочий процесс запуска и правила классификации комментариев (High/Medium/Low). ## Установка ### Вариант 1: `npx skills add` (рекомендуется) Выполните команду внутри проекта, в котором должен быть доступен навык: ```bash npx skills add alibaba/open-code-review --skill open-code-review ``` Команда загружает манифест из [реестра навыков](https://github.com/alibaba/open-code-review/blob/main/skills/open-code-review/SKILL.md) и помещает его в проект, чтобы любой агент программирования, поддерживающий соглашение о навыках, обнаружил его при следующем запуске. Чтобы обновить навык до последней версии, выполните команду повторно. > **Предварительное требование:** при первом запуске навык самостоятельно > установит CLI `ocr` (с помощью > `npm install -g @alibaba-group/open-code-review`), если бинарного файла нет в > `PATH`. Подробнее см. ниже в разделе [Что делает навык](#what-the-skill-does). > Однако LLM необходимо настроить заранее: навык не может сделать это за вас и > остановится с соответствующим запросом. См. раздел > [Конфигурация](../../configuration/). ### Вариант 2: копирование вручную (для всей системы) Если вы предпочитаете установить навык глобально, а не отдельно для каждого проекта, скопируйте каталог в директорию навыков: ```bash mkdir -p ~/.claude/skills cp -R /path/to/open-code-review/skills/open-code-review ~/.claude/skills/ ``` После этого навык будет доступен каждому проекту на компьютере. ## Что делает навык {#what-the-skill-does} SKILL.md — это промпт: когда вызывающий агент загружает его, агент сам выполняет описанные шаги. Полный процесс по одному запросу `/open-code-review` (или его эквиваленту) выглядит так: 1. **Проверка предварительных требований.** Выполнить `which ocr`, чтобы убедиться, что CLI находится в `PATH`, затем `ocr llm test`, чтобы проверить доступность LLM. 2. **Автоматическая установка отсутствующего CLI.** Если `which ocr` сообщает "NOT INSTALLED", агент выполняет `npm install -g @alibaba-group/open-code-review` и продолжает работу. Запрос пользователю не показывается: это считается обычным шагом настройки. 3. **Остановка и запрос при ненастроенной LLM.** Если `ocr llm test` завершается с ошибкой, агент *не* придумывает учётные данные. Он показывает пользователю два поддерживаемых варианта (переменные окружения или `ocr config set …`) и ждёт API-ключ. 4. **Извлечение бизнес-контекста.** Проверить цель ревью (коммиты, ветку, рабочую копию) и сформировать короткую строку `--background`. 5. **Запуск ревью.** Выполнить `ocr review --audience agent --background "…" [--commit | --from/--to]`, выбирая флаги в зависимости от того, попросил ли пользователь проверить рабочую копию, отдельный коммит или диапазон веток. 6. **Классификация и отчёт.** Сгруппировать комментарии JSON по уровням **High** / **Medium** / **Low** с помощью правил из SKILL.md (ошибки и проблемы безопасности относятся к High; придирки и вероятные ложные срабатывания незаметно отбрасываются), затем сформировать сводку Markdown. 7. **Исправление по запросу.** Если пользователь попросил «проверить **и** исправить» (или аналогично), внести безопасные исправления для пунктов High/Medium; в противном случае запросить разрешение перед изменением кода. Полный промпт, включая точные правила классификации, шаблон вывода и подводные камни, находится в файле [`skills/open-code-review/SKILL.md`](https://github.com/alibaba/open-code-review/blob/main/skills/open-code-review/SKILL.md). Измените локальную копию, если хотите скорректировать описанное поведение (например, всегда запрашивать разрешение перед исправлением). ## Anthropic Agent SDK Укажите установленный навык при инициализации SDK: ```python from anthropic_agent_sdk import Agent agent = Agent( skill_paths=["/path/to/open-code-review/skills/open-code-review"], ) agent.run("Review my staged changes — focus on race conditions.") ``` SDK загружает промпт SKILL.md, после чего агент выполняет процесс из раздела [Что делает навык](#what-the-skill-does), включая резервную установку через `npm install` и запрос учётных данных, если LLM не настроена. ## Другие агентные фреймворки Любой фреймворк с возможностью регистрации внешних навыков может использовать SKILL.md: это обычный Markdown с frontmatter. Если фреймворк ожидает другую схему, тело Markdown всё равно можно использовать как шаблон промпта. ## См. также - [Команда (плагин Claude Code)](../claude-code/) — вариант того же навыка в виде slash-команды.