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CodeSage:面向 Pull Request 的 AI 代码审查平台

zhiyuwang720-dev/CodeSage · AI-powered code review platform that ranks #1 on AACR-Bench with 52.8% precision, 23.4% recall, and 32.4% F1. Plans PR investigations, runs parallel reviewers, and verifies every finding against code evidence.

CodeSage 是一款 AI 驱动的代码审查工具,提供本地 CLI 和配套 Web 产品。其深度审查能力 CodeSage Deep 会围绕一次代码变更展开调查:理解 PR 意图、制定审查计划、让多个 Reviewer 并行检查不同问题,再对发现进行证据核验与跨文件分析,输出定位到代码的结构化审查意见。审查过程中 Agent 可读取完整文件、查看其他文件差异、搜索仓库并沿调用关系追查上下文。设计上强调确定性准备、可修复的审查计划、受控并行 Reviewer、一次 Cross 综合验证与确定性收尾,并通过 ARQ 投递、数据库行锁、Lease、心跳续约与提交门禁治理任务执行。材料称在 AACR-Bench 100 个实例评测中,CodeSage Deep 搭配 GLM-5.2 获得 52.8% 精确率、23.4% 召回率和 32.4% F1。

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Agent Skills:为编程智能体提供可组合的工程技能库与路由

Yeshwanthyk/agent-skills · Agent Skills for Claude Code, Codex, and Pi: stateful-systems and interactive-system-explainer

这是一套面向 Claude Code、Codex、pi 等能够读取 SKILL.md 目录的智能体的技能集合,每个技能可独立使用。核心技能 yesh-router 会为每个任务挑选合适的方法并应用工程原则;技能覆盖架构选型、回归定位、性能基准核查、变更影响面分析、缺陷诊断、代码原理讲解、交互式 HTML 解释、对抗式评审、形式化建模与不变量检验、代码与结构审查、并行智能体编排、文档与提交文案润色、可视化渲染、面向智能体的文档写作等。README 还介绍了 powerball 模式的配置方式,以及修改技能后的检查与构建流程。

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Anti-Dark-Code:基于证据的 AI 代码审查与代码库理解技能

LynxTWO/anti-dark-code-skill · Evidence-based AI code review: map unfamiliar code, audit risks, verify changes, and improve software within owner authorization.

Anti-Dark-Code 是一个模型中立的 agent skill,帮助编码助手理解陌生代码、排查关键风险、记录关键行为、建立校验并修复有依据的问题。它围绕理解、调查、记录、验证、修复与改进六类任务组织工作流,强调结论需附证据并标注已验证、推断与未知的置信度,本地校准信息按仓库隔离保存,可选使用本地 Python 3.12 及以上标准库工具运行。

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Flywheel:在所选模型上运行 AI 任务并留下可离线复核的凭据

HarperZ9/flywheel · Flywheel runs AI tasks with a model you choose and keeps a receipt anyone can recheck offline.

Flywheel 是一个模型无关的 AI 运行框架,可在前沿或本地模型之上,通过统一的 OpenAI 兼容接口执行 AI 任务。它把结果连同可重新推导的密封凭据一起记录下来,独立见证者可离线重跑该凭据并返回 MATCH、DRIFT 或 UNVERIFIABLE,接受路径上不含学习模型。内置 Rowan 桌面助手和权限门控的 relay 编码代理,并提供 17 个可组合 lane 以及金融、医疗、法律等检查包。

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