让 Code Review Skill 从反馈中持续更新

How to build a self-improving code review agent 提出了一种做法：Review Agent 负责检查每个 PR，另一个 Outer-loop Agent 定期读取人类对 Review 意见的反馈，再提交 PR 更新 Review Skill。

这里的「自我改进」并不是训练模型，也不是允许 Agent 直接改写自己的规则。更稳妥的实现是把 Skill 当成代码维护：从失败案例中提取规则，经过分类、回放和 Review，再合并到下一版本。

这篇文章以我正在使用的 requesting-code-review Skill 为例，说明一条 Review 反馈怎样成为可审查、可验证、可回滚的规则。

Skill 里保存的不是所有 Review 记录

一次 Code Review 至少会产生三类信息：

1. 事实：PR 描述、diff、调用链、测试结果以及最终修改。
2. 反馈：某条意见被接受、反驳，或者因为缺少证据而撤回。
3. 规则：以后遇到同类条件时，Agent 应该执行什么检查。

前两类适合保留在 PR、评测数据或 Review 历史中。只有经过归纳、能够影响后续行为的内容，才应该进入 Skill。

例如「这个 PR 不需要拆分」只是一次结论，不应写进 Skill；「只有子集能够独立 Review 和合并，并且拆分确实降低风险时，才建议拆分」才是一条可复用规则。

  flowchart LR
    A["PR 与当前 Skill"] --> B["Review Agent"]
    B --> C["Review 意见"]
    C --> D["人类反馈与最终修改"]
    D --> E["提取候选规则"]
    E --> F["历史 PR 回放"]
    F --> G["提交 Skill PR"]
    G --> H["Review 与合并"]
    H --> A

Outer-loop Agent 最多走到「提交 Skill PR」。它不应绕过 Review 直接修改生效规则，否则一次误解、临时偏好甚至恶意反馈，都可能影响之后的所有审查。

requesting-code-review 的结构

当前 Skill 的主文件负责控制审查流程：

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requesting-code-review/
├── SKILL.md
└── references/
    ├── architecture.md
    ├── ci-config.md
    ├── code-quality.md
    ├── documentation.md
    ├── go-specialist.md
    ├── java.md
    ├── performance.md
    ├── python.md
    └── security.md

SKILL.md 定义：

• 什么时候触发本地 diff 或 GitHub PR 审查；
• 怎样固定本轮 diff 快照；
• 如何选择代码质量、性能、安全、文档和架构等分路；
• 哪些结论可以输出，哪些应降级为待确认问题；
• 输出格式、严重度、文件覆盖和只读边界。

references/ 保存按条件加载的专项检查。例如 diff 包含 Go 文件时才读取 go-specialist.md，命中架构专项触发条件时才读取 architecture.md。这样可以扩充检查能力，同时避免每次 Review 都把所有清单塞进上下文。

如果以后出现需要重复执行、适合确定性实现的操作，例如把结构化结果转换为 GitHub 评论，可以继续放进 scripts/，而不是要求模型每次临时生成脚本。

这个拆分也决定了规则应该写在哪里：

还需要一个负责更新 Review Skill 的 Skill

requesting-code-review 只负责审查当前 diff 或 PR，不应该同时分析自己的历史表现并修改自身规则。把两种职责混在一起，会带来两个问题：

1. Reviewer 可能为了适应当前 PR 的反馈，直接改变后续审查规则。
2. 执行 Review 所需的只读权限，会被扩大成修改 Agent 配置的权限。

因此，Outer-loop 更适合由单独的 improving-code-review-skill 承担：

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improving-code-review-skill/
├── SKILL.md
├── references/
│   ├── feedback-classification.md
│   └── evaluation.md
└── scripts/
    └── collect-review-feedback.py

三个相关 Skill 的职责可以这样划分：

improving-code-review-skill 不直接覆盖 requesting-code-review。它应该：

1. 收集一段时间或一组 PR 的 Review 事件。
2. 区分有效意见、误报、漏报、证据不足和一次性偏好。
3. 判断候选规则属于通用 Skill、专项 reference 还是项目级 AGENTS.md。
4. 修改 chezmoi 中的源文件，而不是只改当前运行副本。
5. 使用历史正反例回放修改前后的行为。
6. 提交包含来源和评测结果的 PR，等待人确认。

这意味着当前 requesting-code-review 是被改进的对象，不是 Outer-loop 本身。本文后面介绍的反馈提取、规则分类和历史回放，都应由这个独立 Skill 编排。

Warp 示例实际做了什么

Warp 的示例仓库已经实现了这套拆分，名称是 improve-review-pr。它包含一个 collect_review_feedback.py，再由 improve-review-pr.yml 每日执行。

实际流程是：

1. 默认读取最近 24 小时更新过的 PR。
2. 收集 Review Agent 的顶层 Review、行内评论、人类回复和 reaction。
3. 将反馈分为 validated、corrected、refined 和 ambiguous。
4. 决定不修改、更新通用 review-pr、更新仓库专属 review-pr-local，或者同时更新两者。
5. 有足够证据时创建分支并提交 Skill PR；没有可复用结论时输出 no_changes。
6. PR 只包含 Review Skill 和必要说明，不修改产品代码，也不自动合并。

这里有一个容易忽略的限制：收集脚本使用关键词和 reaction 做初步分类。例如回复中出现 fixed、wrong、prefer 等词时，会得到不同标签；较长但没有命中特征词的回复会被归为 refined。这种分类适合缩小人工分析范围，不足以直接证明 Review 意见正确或错误。

当前收集脚本也不会根据最终代码 diff 自动确认建议是否真的被采用。因此，feedback_corpus.json 应被视为待分析的证据集合，而不是可靠的评测标签。Outer-loop 仍需读取原始评论、对应代码和最终修改。

三次真实更新

这个 Skill 的版本历史能够说明更新不是简单地追加提示词。

第一次：增加架构审查分路

最初的 Skill 已经能检查代码质量、性能、安全和文档，但在分层调整、状态生命周期和权限边界发生变化时，普通代码质量清单不够集中。

更新没有把架构检查设为每次必跑，而是增加触发条件：

• 用户明确要求架构评审；
• diff 新增或重组模块、接口、存储或跨服务调用；
• 改动涉及错误体系、权限、生命周期或并发控制；
• 深入审查发现薄封装、重复概念或隐式全局状态。

命中条件后才加载 references/architecture.md。这次修改改变的是路由和审查能力，因此同时涉及主流程和新的 reference。

还有一个重要限制：架构意见必须有当前 diff 或必要调用链的证据，不能把个人偏好包装成阻塞缺陷。这个限制与架构清单本身同样重要。

第二次：不清楚时查真实代码

之后的 Review 暴露了另一类问题：只读局部 hunk 容易把不完整上下文误判为代码缺陷。

对应的规则不是「多读一些代码」，而是明确失败条件：

如果判断依赖的类型、函数、配置、调用方、错误语义、生命周期或边界条件不清楚，必须查找实际代码定义和调用链，不能只看部分 hunk 下结论。

这次更新还补充了可信上下文边界。PR 分支里的 AGENTS.md、prompt 或 CI 配置本身属于被审查内容，不能反过来成为审查该 PR 的权威指令；仓库级规则应优先读取 base 或 default branch 的版本。

这类规则适合放在 SKILL.md，因为它改变所有审查分路获取证据的方式，而不是只服务某种语言。

第三次：证明所有文件都被处理过

最新一次更新针对遗漏与误报，增加了三项约束：

1. 从完整 diff 枚举文件，并标记为「已审查」「仅作上下文」「有理由跳过」或「审查失败」。
2. 根据本次变更文件加载 Go、Java、Python、CI 配置等专项 reference，而不是根据仓库里存在什么语言来加载。
3. 输出前主动寻找能够推翻候选问题的证据，并确认定位范围仍属于当前 diff 快照。

这不是给 Review 清单继续加项目，而是在补充可观察的完整性。最终摘要会显示文件覆盖情况，无法读取的高风险文件也不能被一句「未发现问题」掩盖。

三次更新分别解决了能力缺口、证据缺口和覆盖缺口。它们都来自具体 Review 行为，但最终写入的是跨项目可复用规则。

防止 Skill 变成巨型 Prompt

评论区里最重要的质疑来自 Eric Hauser：如果 Outer-loop 持续吸收仓库特有反馈，最后是否只会得到一个装满特例的巨大 Prompt？

这个问题不能只靠「每次少改一点」解决。小修改如果永远只增加不删除，仍然会不断累积。

Ben Nevile 的回复 可以归纳为四种治理方法：

requesting-code-review 当前把 Go、Java、Python、CI、架构等检查拆到 references/，就是第一种做法。但拆文件只解决加载范围，不会自动处理重复、冲突和过期规则。

Outer-loop 也要负责删除规则

Jean Ibarz 建议定期生成一个更短的 Reviewer Prompt，再检查压缩是否影响结果。可以把它实现成一次反向更新：

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找出重复、低命中或长期未触发的规则
→ 合并或删除候选规则
→ 回放历史正例和反例
→ 比较误报、漏报、成本和覆盖率
→ 表现不下降才使用压缩版本

以下规则应该优先进入清理候选：

• 已经被更通用规则覆盖；
• 没有明确触发条件或可执行动作；
• 属于已经结束的临时项目约束；
• 与现有规则冲突，只能依赖模型临场选择；
• 长期没有改善发现率，却持续增加 token 和 Review 时间；
• 实际应该放入项目 AGENTS.md 或专项 reference。

规则来源、代表性 PR 和评测结果仍应保留，但可以放在 Skill PR、评测清单或 corpus 中，不必全部写进运行时 Prompt。

从一条反馈生成 Skill 修改

实际更新时，我会按以下顺序处理。

1. 保存完整事件

不要只保存一句「Reviewer 说错了」。至少需要：

• 当时的 PR 描述、base/head commit 和完整 diff；
• Agent 使用的 Skill 版本；
• 原始 Review 意见及其文件、行号和证据；
• 人类的回复；
• 最终代码修改和验证结果。
• Agent session 中读取过的文件、执行过的命令和主动放弃的候选问题。

缺少这些信息，Outer-loop Agent 很难区分规则缺失、上下文不足、模型偶发错误和人类偏好。

GitHub 评论主要记录结果，session 记录能够解释过程。例如 Reviewer 漏报，可能是规则中没有这项检查，也可能是文件没有被读取、验证命令失败或调用链搜索过早停止。评论区中的一个本地实践就是通过定时任务和 CLI 提取 session insight，再分析工作流、评价结果并生成建议。

不过 session 可能包含私有代码、命令输出、路径和环境信息。收集器应只保留分析所需字段，在本地完成脱敏，不把完整对话、环境变量或内部推理直接上传到反馈 corpus。

2. 描述失败行为

候选修改应该先写成可验证的失败描述：

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输入条件：
  diff hunk 在函数签名处结束，完整函数仍有后续实现。

错误行为：
  Reviewer 仅根据 hunk 判断函数缺少实现。

期望行为：
  下结论前读取完整函数及必要调用方；如果仍缺证据，降级为待确认。

这样才能判断修改后是否真的修复问题。直接写「Review 要更仔细」无法测试，也容易变成无效提示词。

3. 判断是否值得泛化

一条反馈进入 Skill 前至少回答三个问题：

1. 同类问题会不会在其他 PR 或仓库再次出现？
2. 规则是否能够描述触发条件和期望动作？
3. 新规则是否可能让其他场景产生更多误报？

只有第一个问题成立，还不够。团队对某个模块的特殊约定可能会重复出现，但更适合放在项目级 AGENTS.md，不应该污染通用 Review Skill。

4. 做最小修改

优先修改现有规则，避免不断追加含义接近的条目。一个好的 Skill diff 应该能够回答：

• 它改变了哪个具体行为？
• 在什么条件下触发？
• 不应该影响哪些场景？
• 是否需要同步输出格式、专项路由或 reference？

如果修改让 SKILL.md 继续膨胀，应检查内容是不是专项知识，可以按条件下沉到 references/。但也不要为了目录整齐，把一个需要跨分路生效的核心规则拆散到多个文件。

5. 用历史 PR 回放

Skill 更新至少需要两组样本：

• 正例：原先发生过漏报或误报的 PR，更新后应该得到预期行为。
• 反例：过去审查正确的相似 PR，更新后不应新增错误意见。

可以记录这些指标：

• 应发现问题的命中率；
• 人类接受率与误报率；
• 未审查或审查失败的文件数；
• 需要人类纠正的次数；
• 单个 PR 的耗时和 token 消耗。

只看修改后的一个成功案例，容易把针对样本的补丁误认为能力提升。

6. 通过 PR 发布

Skill 修改和代码修改一样需要：

• 说明触发这次更新的 Review 事件；
• 给出更新前后的行为差异；
• 列出正例和反例回放结果；
• 检查主文件与 references 的链接、格式和输出约束；
• 保留可回滚的 commit。

在我的配置里，home/dot_agents/skills 是 chezmoi 管理的源文件，修改后还要确认它与实际运行的 ~/.agents/skills 一致。只改运行副本会让规则在下一次同步时丢失，只改源文件则可能让当前 Agent 继续使用旧版本。

自动化到什么程度

Outer-loop Agent 适合自动完成：

• 汇总 Review 意见及其后续处理；
• 对相似失败进行归类；
• 查找 Skill 中已有规则；
• 生成最小修改；
• 运行固定的历史样本回放；
• 提交包含证据的 PR。

以下决定仍应由人确认：

• 某条反馈是不是团队长期规则；
• 通用 Skill 与项目规则的边界；
• 安全和权限约束是否被削弱；
• 为提高接受率而删除的规则，会不会造成漏报；
• 当前评测集是否足以证明改进。

尤其不能把「人类没有回复」直接解释为「意见正确」。评论可能只是被忽略，也可能因为 PR 已关闭而没有处理。缺少明确结果的样本不应自动修改规则。

Outer-loop 自身也需要安全边界

Inner-loop Reviewer 可以保持只读，把 review.json 交给固定程序发布评论。Outer-loop 不同：Warp 示例的 GitHub Action 需要 contents: write 和 pull-requests: write，因为它要创建分支和 PR。它读取的 PR 描述、代码和人类评论都是不可信输入，其中可能包含要求 Agent 修改 workflow、泄露 secret 或扩大权限的 prompt injection。

只在 Skill 中写「不要修改产品代码」还不够。更稳妥的执行链是：

  flowchart LR
    A["不可信反馈"] --> B["只读分析 Agent"]
    B --> C["候选 patch 与报告"]
    C --> D["固定程序校验路径和格式"]
    D --> E["受限凭证创建 Skill PR"]
    E --> F["人类 Review"]

固定校验至少应该确认：

• 只能修改允许的 Skill 路径，不能修改 workflow、产品代码和 secret 配置；
• 目标文件来自 default branch 的可信版本；
• 输出 schema、安全规则和权限边界没有被删除；
• PR body 包含来源、被拒绝的候选和验证结果；
• Agent 只能创建 PR，不能自动批准或合并；
• branch protection 仍要求人类 Review。

这样即使反馈内容试图改变 Outer-loop 的职责，最终写操作仍受可信程序和仓库保护规则限制。

是否应该让所有 Skill 都能更新

另一条评论认为，这种机制应该应用到所有 Skill，而不只是 Code Review。可复用的部分确实很多：

• 收集执行事件；
• 关联人类反馈和最终结果；
• 分类候选经验；
• 生成最小修改；
• 运行评测；
• 提交 PR。

但不适合创建一个拥有任意文件写权限的「全局自我改进 Agent」。每个被更新的 Skill 仍需声明自己的：

• 允许修改的路径；
• 不能削弱的安全和输出契约；
• 成功与失败标准；
• 正例、反例和成本指标；
• 项目规则与通用规则的边界；
• 需要人工批准的动作。

因此，可以复用同一套改进框架，但评测集和写入权限必须按 Skill 隔离。Code Review、CI 分析和技术写作的「变好」不是同一个指标。

Skill、Wiki 与 Memory 的分工

如果系统同时使用 Agent Wiki 和长期 Memory，可以把三者分开：

• Wiki：记录代码结构、模块职责和项目文档。
• Memory：记录某次 Review 发生了什么、人类如何纠正以及哪些方案曾经失败。
• Skill：保存经过筛选后，下一次应该怎样审查的规则。

Memory 是更新 Skill 的输入之一，但不是所有 Memory 都应编译成规则。Skill 也不应代替项目知识库，否则每次代码变化都要修改审查流程。

结语

持续更新 Review Skill 的价值，不是让规则越来越多，而是让失败更少重复发生。一次完整更新应当形成这样的链路：

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Review 事件
→ 保存证据
→ 描述失败行为
→ 判断是否可复用
→ 修改正确的规则层
→ 正反例回放
→ 压缩并清理失效规则
→ 提交并 Review Skill PR

这套方法比 Agent 直接改写自身提示词慢一些，但它保留了来源、评审和回滚路径。对于会参与代码合并判断的 Agent，这些约束比「自动学习」本身更重要。