Bonsai-27B-GGUF
lmstudio-community · 工具包
面向 LM Studio 的 27B Bonsai 模型 GGUF 转换版,含 3.80 GB 的 Q1_0 语言文件和 0.93 GB 的 BF16 视觉投影器。已测试文本、视觉和并行工具调用。
静态地审查一份差异或一段提交,写出可审计的报告,每条发现都有位置和严重度,通过或不通过的闸门由 JSON 记录得出,且不会改动你的代码。
code-review-skill 是一款 GitHub 上的开源项目,属于开发类,由 Mindket 上架。可免费获取。当前为第 1 版,最近更新于 。按它的 README 从 GitHub 安装。Mindket 的设置说明可在你的 Mindket 账户获取,以 zip 压缩包下载。
npx -y skills add kyy-logs/code-review-skill --agent codex --skill code-review --yes
code-review-skill 是一个给 Claude Code 和 Codex 用的技能,它审查一次改动,并写出一份你能审计的报告。每条发现都会说明问题在哪里、涉及哪个契约或代码路径,以及有多严重。通过或不通过的闸门由 JSON 记录得出,而不是模型重写的文字。
它适合想让代码审查留下可以核查的审计痕迹的开发者和团队。
| 行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子 |
|---|---|---|---|
| 软件开发 | 使用 Claude Code 或 Codex 的开发者 | 在提交之前审查还没提交的工作 | 对照 HEAD 检查已暂存、未暂存和新增的文件 |
| 工程团队 | 审查一组改动的人 | 审查一段固定范围的提交 | 审查提交 abc123..def456 |
| 质量与合规 | 需要审计痕迹的团队 | 阅读每条都写明位置和严重度的发现,旁边还有 JSON 记录 | 一份报告加四个探针 JSON 文件 |
| 开发者工具 | 构建审查自动化的团队 | 从 JSON 而不是文字里读取闸门和它的计数 | 一个与其 JSON 一致的闸门决定 |
想找测试、CI 或人工审查的替代品的人可以跳过它。
它安装到一个项目里,遵循 Agent Skills 标准。
| 使用场景 | 适合谁 | 他们能得到什么 |
|---|---|---|
| 审查本地改动 | 开发者 | 一份关于未提交改动的报告,无论是否已暂存,包括新文件 |
| 审查提交范围 | 审查者 | 一份关于从基准提交到头部提交这一固定范围的报告 |
| 审计一次审查 | 团队负责人 | 带位置、严重度和可核查证据的发现,外加 JSON 记录 |
| 给改动设闸门 | 有合并检查的团队 | 由 JSON 渲染出的通过或不通过的决定 |
安装之前,你需要一个项目、一个智能体和较新的 Node.js。
英文版,默认:
npx -y skills add kyy-logs/code-review-skill --agent codex --skill code-review --yes
中文版:
npx -y skills add kyy-logs/code-review-skill --agent codex --skill code-review-zh --yes
用平常的话告诉你的智能体,或者直接按名字调用这个技能。
Review these changes with code-review. /code-review Use code-review on commits abc123..def456
这个技能有两种模式。worktree 模式对照 HEAD 审查你未提交的改动,commits 模式审查从基准提交到头部提交的固定范围。报告会放在 docs/work/active/ 下的一个文件夹里,文件夹以这次审查命名。
| 工具 | 作用 |
|---|---|
| code-review.md | 给人读的报告 |
| behavior-review.json | 行为探针的发现 |
| test-coverage.json | 测试探针的发现 |
| repo-guard.json | 规则探针的发现 |
| impact-analysis.json | 影响探针的发现 |
你让 Claude Code 用 code-review 审查你最新的改动。它读取差异、附近的源码、测试和项目规则,不需要构建或运行测试。你会得到 code-review.md,其中每条发现都有位置、高中低之一的严重度和它的证据,外加四个 JSON 记录和由它们得出的闸门决定。
如果你刚接触 AI 代码审查,可以把它看作一个必须展示依据的审查者。把它装进一个项目,让它审查你未提交的改动,然后打开 code-review.md。每条发现都会说明问题在哪里、有多严重。
在底层,四个探针在全新的上下文里并行运行,分别负责行为、测试、规则和影响。每个探针写出自己的 JSON。主执行器再同步这些记录,把高严重度的发现互相核对,写出报告,并应用闸门。所有探针用的是同一个模型,所以它只是分离了职责,并不是独立的人工审查。它没有单独的验证阶段,所以原始发现会直接进入报告和闸门。
# code-review-skill 静态地审查一份差异或一段提交,写出可审计的报告,每条发现都有位置和严重度,通过或不通过的闸门由 JSON 记录得出,且不会改动你的代码。 由 kyy-logs 在 GitHub 上制作。这些说明是 Mindket 根据其 README 写的,项目自己的文件和许可证在它的仓库里。 ## 简介 它是什么:code-review-skill 是一个给 Claude Code 和 Codex 用的技能,它审查一次改动,并写出一份你能审计的报告。每条发现都会说明问题在哪里、涉及哪个契约或代码路径,以及有多严重。通过或不通过的闸门由 JSON 记录得出,而不是模型重写的文字。 适合谁:它适合想让代码审查留下可以核查的审计痕迹的开发者和团队。 ```table 行业 | 谁在用 | 怎么用 | 例子 软件开发 | 使用 Claude Code 或 Codex 的开发者 | 在提交之前审查还没提交的工作 | 对照 HEAD 检查已暂存、未暂存和新增的文件 工程团队 | 审查一组改动的人 | 审查一段固定范围的提交 | 审查提交 abc123..def456 质量与合规 | 需要审计痕迹的团队 | 阅读每条都写明位置和严重度的发现,旁边还有 JSON 记录 | 一份报告加四个探针 JSON 文件 开发者工具 | 构建审查自动化的团队 | 从 JSON 而不是文字里读取闸门和它的计数 | 一个与其 JSON 一致的闸门决定 ``` 想找测试、CI 或人工审查的替代品的人可以跳过它。 用在哪里:它安装到一个项目里,遵循 Agent Skills 标准。 - Claude Code:安装在你项目里的 .claude/skills/ 下 - Codex:安装在你项目里的 .agents/skills/ 下 - 你的项目:在项目内部运行安装命令 ```table 使用场景 | 适合谁 | 他们能得到什么 审查本地改动 | 开发者 | 一份关于未提交改动的报告,无论是否已暂存,包括新文件 审查提交范围 | 审查者 | 一份关于从基准提交到头部提交这一固定范围的报告 审计一次审查 | 团队负责人 | 带位置、严重度和可核查证据的发现,外加 JSON 记录 给改动设闸门 | 有合并检查的团队 | 由 JSON 渲染出的通过或不通过的决定 ``` 如何设置:安装之前,你需要一个项目、一个智能体和较新的 Node.js。 - Node.js 22.20+ - Python 3.9+ - Claude Code 或 Codex - 一个用来安装它的项目 1. 在你的项目里打开一个终端。 2. 运行适合你的智能体和语言的安装命令。 3. 如果你用 Claude Code,就用 claude-code 这个智能体选项代替 codex。 4. 每个项目只装一种语言。 英文版,默认: ```bash npx -y skills add kyy-logs/code-review-skill --agent codex --skill code-review --yes ``` 中文版: ```bash npx -y skills add kyy-logs/code-review-skill --agent codex --skill code-review-zh --yes ``` 如何使用:用平常的话告诉你的智能体,或者直接按名字调用这个技能。 ```text Review these changes with code-review. /code-review Use code-review on commits abc123..def456 ``` 这个技能有两种模式。worktree 模式对照 HEAD 审查你未提交的改动,commits 模式审查从基准提交到头部提交的固定范围。报告会放在 docs/work/active/ 下的一个文件夹里,文件夹以这次审查命名。 ```table 工具 | 作用 code-review.md | 给人读的报告 behavior-review.json | 行为探针的发现 test-coverage.json | 测试探针的发现 repo-guard.json | 规则探针的发现 impact-analysis.json | 影响探针的发现 ``` 示例:你让 Claude Code 用 code-review 审查你最新的改动。它读取差异、附近的源码、测试和项目规则,不需要构建或运行测试。你会得到 code-review.md,其中每条发现都有位置、高中低之一的严重度和它的证据,外加四个 JSON 记录和由它们得出的闸门决定。 新手与专家:如果你刚接触 AI 代码审查,可以把它看作一个必须展示依据的审查者。把它装进一个项目,让它审查你未提交的改动,然后打开 code-review.md。每条发现都会说明问题在哪里、有多严重。 在底层,四个探针在全新的上下文里并行运行,分别负责行为、测试、规则和影响。每个探针写出自己的 JSON。主执行器再同步这些记录,把高严重度的发现互相核对,写出报告,并应用闸门。所有探针用的是同一个模型,所以它只是分离了职责,并不是独立的人工审查。它没有单独的验证阶段,所以原始发现会直接进入报告和闸门。 ```flow Scope:选定 worktree 或 commits,并记录提交 ID 四个探针在全新上下文里并行运行 每个探针写出自己的 JSON 记录 主执行器协调高严重度的发现 然后它写出报告并应用闸门 ``` 注意事项: - 只读:它从不改动被审查的代码 - 局限:它不能代替测试、CI 或人工审查者,通过闸门也不是人工签字确认 - 严重度:分高、中、低三级,早期四级版本写下的记录会被 collect-metrics 拒绝 - 验证:87 个离线测试,它们是回归检查,并发缺陷的检测还没有验证过 - 版本:v0.1.1 是最新的稳定版本,1.0 之前的格式变更会列在 NEWS 里 - 语言:有英文和中文两个技能,每个项目装一个 ## GitHub 上的数据(2026年11月7日) - 星标:350 - 复刻:2 - 关注:1 - 未关闭的议题和拉取请求:1 - 语言:Shell - 许可证:MIT - 话题:agent-skills, ai-code-review, claude-code, code-review, codex, developer-tools, static-analysis ## 链接 - 代码:https://github.com/kyy-logs/code-review-skill - 发布版本:https://github.com/kyy-logs/code-review-skill/releases - 议题:https://github.com/kyy-logs/code-review-skill/issues - 星标历史:https://www.star-history.com/#kyy-logs/code-review-skill&Date ## 获取代码 ``` git clone https://github.com/kyy-logs/code-review-skill.git ``` 然后按它的 README 完成设置。这个工具包里没有会自己运行的东西。
README.md 6 KB
同一分类里与本产品共有主题最多的已上架 GitHub 项目。
| 产品 | 星标 | 活跃度 | 语言 | 许可证 | 最近更新 |
|---|---|---|---|---|---|
| code-review-skill 本页 | 441 | 活跃 | Python | MIT | |
| Archify共有 developer-tools · codex · agent-skills | 94,756 | 活跃 | JavaScript | Apache-2.0 | |
| plannotator共有 code-review · codex · claude-code | 10,483 | 活跃 | TypeScript | Apache-2.0 | |
| pstack 编程智能体技能集共有 code-review · agent-skills · claude-code | 4,132 | — | JavaScript | MIT | — |
| Graphify共有 developer-tools · codex · claude-code | 144,528 | 活跃 | Python | Apache-2.0 | |
| Worktrunk共有 developer-tools · codex · claude-code | 12,134 | 活跃 | Rust | — |
Hacker News、Bluesky、X、Reddit、Facebook 和 YouTube 上提到这个项目的帖子和评论,来自每周一次的搜索和 Trendshift。它们不是 Mindket 写的,也未经核实,点开即可在原帖处阅读。
lmstudio-community · 工具包
面向 LM Studio 的 27B Bonsai 模型 GGUF 转换版,含 3.80 GB 的 Q1_0 语言文件和 0.93 GB 的 BF16 视觉投影器。已测试文本、视觉和并行工具调用。
LibertAIDAI · 工具包
以每权重 2.9 位的 EXL3 量化运行 DeepSeek-V4.1-Flash-1017,这是一份 196 GiB 的副本,适合在自己硬件上部署大模型的人。困惑度与原模型相差不大。
facebook · 工具包
根据文字描述或音频提示生成短音乐片段,是 facebook MusicGen 的 small 检查点。适合想在自己电脑上试用文字生成音乐的开发者和音乐爱好者。