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Awesome Reviewers

awesomereviewers.com  是一个开源的代码评审 Prompt 库：把大量顶级开源项目里真实的 PR 评审评论，提炼成可复用的 system prompt / agent 指令。由 baz.co  维护，仓库在 baz-scm/awesome-reviewers 。

它是什么

站点抓取了 1000+ 开源仓库（Next.js、LangChain、FastAPI 等）里的 PR 评审历史，识别出反复出现的评审模式——风格修正、安全警告、性能优化、删冗余代码……然后把每一类抽象成一条独立的「reviewer」，也就是一段拿来即用的评审提示词。

每条 reviewer 都源自真实的、生产级别的评审反馈，而不是凭空编的规则。这也是它的核心卖点：让 AI 评审「像资深工程师一样」。

怎么用

  1. 在 Reviewers Library  里浏览 / 筛选，找到适合你项目的评审规则
  2. 打开某条，复制它的 prompt
  3. 把它当评审指令喂给 AI——VS Code、Cursor、ChatGPT、Claude 都行，也可以接到自动化评审流水线里

和 Claude Code 怎么配合

最直接的两种用法：

  • 写进 CLAUDE.md：把相关 reviewer 的要点放进项目规则，Claude 在改代码、自查时会自动遵守
  • 包成 skill：挑几条常用 reviewer 组合成一个评审 skill，需要时 /review-xxx 触发
# CLAUDE.md 片段示例
## 评审规范（来自 Awesome Reviewers）
- 删除无用代码，不要注释掉留着
- 错误处理要覆盖边界情况，不能只走 happy path
- ……

效果：Claude 的评审和自查从「泛泛而谈」变成「有据可依」，标准来自真实开源仓库沉淀的经验。

适用场景

  • 想给团队一套统一的、可落地的 AI 评审标准
  • 不知道评审该关注什么，需要现成的高质量规则起步
  • 把散落在各大开源仓库 PR 里的评审经验，标准化成拿来即用的 prompt

链接

注意别和名字相近的 awesomecodereviews.com 搞混——那个是讲评审方法论的文章教程站，不是 prompt 库。

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