精选理由
多模型交叉审核解决了 AI 代码质量失控的痛点，适合重度使用 AI 编程的团队和个人开发者，建议直接 fork 项目试试这套流程。
开发者 vikingmute 开源了 review-forge，一套用于审核 AI 生成代码的流程技能。该流程包含 review、synthesize、手动决策、fix 和 verify 五个步骤，通过让 GPT-5.5、Compose2.5、DeepSeek V4 Pro 等多个模型分别生成 bug 报告，再汇总交叉验证，最后由人工决定修复哪些问题。作者认为 AI 代码产出太快，长期不干预会导致系统失控，这套流程能有效提升代码质量。项目灵感来自文章《Using AI to write better code more slowly》，旨在让 AI 写得更慢但更好。
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开发者 vikingmute 开源了 review-forge，一套用于审核 AI 生成代码的流程技能。该流程包含 review、synthesize、手动决策、fix 和 verify 五个步骤，通过让 GPT-5.5、Compose2.5、DeepSeek V4 Pro 等多个模型分别生成 bug 报告，再汇总交叉验证，最后由人工决定修复哪些问题。作者认为 AI 代码产出太快，长期不干预会导致系统失控，这套流程能有效提升代码质量。项目灵感来自文章《Using AI to write better code more slowly》，旨在让 AI 写得更慢但更好。
开源一个我最近 Review AI Code 流程的 skills， review-forge github.com/vikingmute/rev… 我现在越来越发现 Review 的重要性，因为 AI 代码产出太快了，假如长时间不干预，很快整个系统有可能都不受控制。 这个技能里面有这几个关键流程： review：让不同的模型根据当前 diff 或者 branch 生成 bug 报告，每个模型一份单独的报告。（目前我用 GPT5.5/ …