Iterative Code Review 是一款面向代码质量保障的智能审查技能，采用"多代理并行分析 + 迭代修复验证"的核心架构，通过3个独立Reviewer子代理分别从功能正确性、代码质量/最佳实践、安全性与边界条件三个维度并行检测问题，显著提升问题发现覆盖率。
核心用法
触发条件为用户提及"review"、"审查"、"检查代码"等关键词时自动激活。技能首先执行飞行前检查（模型选择、maxSpawnDepth验证、变更规模评估、PR历史读取），随后进入多轮迭代流程：每轮并行spawn 3个Reviewer分析代码，汇总问题后按P0-P3严重级别分级，最终由Fixer执行修复。Final Round强制采用Full Review模式，必须验证编译通过与测试通过。
显著优点
- 并行多维审查：3个Reviewer独立工作，避免单点视角盲区，功能、质量、安全三线并进
- 灵活自动化配置：通过
~/.openclaw/workspace/.iterative-code-review/preferences.json可配置autoFix和autoContinue，在安全模式与高效自动化间自由切换 - 智能退出机制：连续两轮无达到阈值问题或达到maxRounds（默认10轮）自动终止，防止无限循环
- 分级问题管理：P0-P3四级严重度体系，支持按
severityThreshold过滤自动修复范围 - 变更规模自适应：根据文件数（<10/10-50/>50）动态调整超时时间（Reviewer 4-10分钟，Fixer 6-16分钟）
潜在缺点与局限性
- 依赖子代理能力上限：Reviewer和Fixer的质量受底层模型代码能力制约，复杂架构问题可能漏检
- Final Round强制全量审查成本：大型PR（>50文件）的Final Round需20分钟超时，时间成本较高
- 自动化模式风险：启用
autoFix=true后可能引入预期外变更，且自动继续模式（autoContinue=true）在复杂项目中可能导致过度修复 - 语言/框架覆盖盲区：审查清单和最佳实践可能偏向主流技术栈，小众语言或框架的特定模式识别不足
适合人群
- 团队技术负责人：需把控代码入库质量，建立标准化审查流程
- 开源项目维护者：处理外部贡献PR，快速识别潜在风险点
- 追求代码规范的开发者：个人项目或小型团队希望获得结构化反馈
- CI/CD补充场景：作为自动化流水线前的预审查环节（需人工触发）
常规风险
1. 自动化模式下的代码污染：autoFix可能基于误判修改正确代码，建议在非关键项目先验证
2. 超时配置不当：大型PR若未正确识别规模，子代理可能中途timeout导致审查不完整
3. 历史commit误判：PR历史检查不完善时可能重复报告已修复问题，造成噪声
4. Fixer修复质量波动：复杂重构场景下自动修复可能破坏原有设计意图，需人工复核