哇！是牛来
@niulai
🚀 强推 herdr 的 agent skills 能力，harness 之间可以互相召唤、协同派活之后，AI 编程工作流的自动化程度直接拉满。
之前被推友种草了 agent skills 方向，herdr 支持不同 harness 跨调用、互相指挥之后，很多之前卡壳的场景一下子就顺了，尤其是代码评审这种需要多模型配合的重度场景。
我自己搭的 review-forge 代码评审流程已经全链路跑通，核心链路非常丝滑：
· 主节点用 Codex 做第一轮初步评审
· Codex 自动拉起两个 agent panel，分别调用 Kimi k3 和 OpenCode 的 DeepSeek V4 做交叉评审
· 主 Codex 汇总两份评审结果生成 summary，我人工 check 确认需要修复的 bug 后，自动派发给 Kimi 执行修复
· Kimi 修完后自动通知 Codex 做验证，验证不通过就循环往复，直到所有问题闭环
整个流程里唯一需要我手动介入的环节，就是确认哪些 bug 需要修复，剩下的评审、交叉比对、修复、验证全链路自动化，省下来的时间能多干不少正事，体验真的非常好用。
💡 你们平时用 AI 做代码评审都是怎么搭工作流的？有没有更骚的自动化方案？
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GitHub: github.com/vikingmute/rev…
官网: herdr.dev/docs/agent-ski…
话题来源 @vikingmute
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