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Testes48 mil · #3819

performance-testing-review-multi-agent-review

Analisa mudanças no código para garantir que tudo funcione corretamente e com segurança. Ele pode pedir ajuda a outros agentes se necessário.

O que ela faz

Essa ferramenta revisa um trecho de código que foi alterado. Ela verifica se o código está correto, se as permissões de acesso estão certas e se o desempenho é bom. Ela pode pedir ajuda a outros 'agentes' (outras IAs) se você permitir.

Quando usar

  • ✓Quando você altera um pedaço de código e quer ter certeza de que está tudo certo.
  • ✓Para verificar se o novo código não vai causar problemas de segurança ou lentidão.
  • ✓Se você precisa que várias pessoas (ou IAs) deem uma olhada no código de formas diferentes.

Exemplo do que pedir para a IA

“Revise este código que alterei, verificando se está correto, seguro e rápido.”

Quer saber mais? Abra as seções abaixo.

Como usar

O jeito mais fácil: copie a mensagem abaixo e cole no Claude, ChatGPT, Cursor ou outra IA. Ela lê a skill e segue as instruções.

Link da skill

https://github.com/sickn33/agentic-awesome-skills/blob/main/plugins/agentic-awesome-skills-claude/skills/performance-testing-review-multi-agent-review/SKILL.md

Mensagem pronta para colar

Use esta skill para me ajudar: https://github.com/sickn33/agentic-awesome-skills/blob/main/plugins/agentic-awesome-skills-claude/skills/performance-testing-review-multi-agent-review/SKILL.md Leia o arquivo SKILL.md desse link e siga as instruções dele na minha tarefa.
Como funciona

A ferramenta lê as mudanças no código, decide quais pontos são importantes (como segurança e velocidade) e pede para outras IAs analisarem esses pontos específicos. Ela junta as respostas e te mostra os problemas encontrados.

Instalação

Jeito mais fácil: copie o link da skill e cole no Claude, ChatGPT ou Cursor pedindo para seguir as instruções.

No terminal (Claude Code, Codex, Cursor), na pasta do projeto:

npx skills add sickn33/agentic-awesome-skills --skill performance-testing-review-multi-agent-review

Ou baixe só o arquivo:

curl -L https://raw.githubusercontent.com/sickn33/agentic-awesome-skills/main/plugins/agentic-awesome-skills-claude/skills/performance-testing-review-multi-agent-review/SKILL.md -o SKILL.md
Conteúdo técnico (SKILL.md)

Tradução do texto original do autor no GitHub. Os comandos e códigos estão como no original.

Compatibilidade e manutenção

Alias de compatibilidade de error-debugging-multi-agent-review; use esse ID para novas referências quando nenhum contrato existente exigir este. As instruções completas e os arquivos de suporte permanecem locais para que as instalações existentes continuem funcionando offline. Este é um procedimento compartilhado, não uma capacidade adicional. Preserve o ID chamável quando um manifesto existente ou configuração do cliente o utilizar. Modificado em AAS em 2026-09-05; metadados originais e avisos de licença são retidos.

Coordenar uma revisão de código limitada

Quando Usar

Revise um diff ou subsistema definido de várias perspectivas relevantes, como correção, autorização e desempenho. A habilidade descreve um procedimento de revisão; ela não instala um motor de orquestração nem prova conformidade.

Escopo de entradas e execução

Fixe repositório/base/head, os caminhos alterados, o comportamento pretendido e os testes disponíveis. Use agentes independentes apenas se o usuário autorizar a delegação e o host suportar. Caso contrário, conduza as perspectivas sequencialmente. Não crie agentes apenas porque este ID chamável contém "multi-agente". A revisão somente leitura é o padrão; correções, postagens externas e implantação permanecem dentro da autoridade de tarefa real do usuário.

Processo de revisão

  1. Leia o diff completo e os caminhos de chamada e testes diretamente afetados.
  2. Escolha apenas perspectivas relevantes para a alteração. Dê a cada revisor autorizado uma pergunta limitada, caminhos de responsabilidade, limite de tempo/esforço e formato de evidência esperado.
  3. Registre as descobertas com locais exatos, gatilho, consequência e reprodução. Mantenha hipóteses separadas de falhas demonstradas; não invente pontuações de confiança.
  4. Reproduza descobertas importantes centralmente. Deduplique por causa raiz, não por redação.
  5. Resolva desacordos por meio de código ou testes. Votos ponderados e múltiplos agentes repetindo uma alegação não são evidência de correção.
  6. Retorne os bloqueadores primeiro, depois melhorias materiais e áreas não testadas. Preserve o resultado falho original; uma nova execução não o apaga.

Exemplo

Para uma alteração de cache com escopo de inquilino, revise a construção da chave, o contexto de autorização e a invalidação. Reproduza dois inquilinos solicitando a mesma solicitação e diferentes versões de solicitação dentro de um inquilino. Resultado esperado: uma descoberta apenas se um acerto real entre escopos ou um resultado desatualizado puder ocorrer, com o menor caso demonstrando isso. Uma opinião geral de estilo não deve ser apresentada como um defeito de exposição de dados.

Limitações

Nenhum código de roteamento de agente, validador de conformidade ou calculador de pontuação de qualidade é incluído. A revisão paralela adiciona custo e pode duplicar pontos cegos. Este procedimento não pode provar a segurança de todo o repositório a partir de um diff, nem autorizar testes de carga de produção ou mensagens.

Perguntas frequentes

Essa ferramenta corrige o código automaticamente?

Não, ela apenas revisa e aponta os problemas. A correção precisa ser feita por você.

Posso usar essa ferramenta para verificar qualquer código?

Sim, desde que você forneça o código alterado e diga o que ele deveria fazer.

O que significa 'multi-agent'?

Significa que a ferramenta pode pedir ajuda a outras IAs para analisar diferentes aspectos do código, como se fosse uma equipe revisando.

Detalhes

Descrição original do autor

Review a defined code diff from relevant correctness, authorization and performance perspectives; delegate only when authorized and reproduce findings centrally.

repo: sickn33/agentic-awesome-skills

Popularidade

Estrelas no GitHub
48 mil
Posição no ranking
#3819
Licença
MIT
Atualizada em
15/10/2026

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