self-reviewer

Self-Reviewer 是一項專門的診斷技能，旨在最大限度地減少 AI 軟體開發工作流程中的人為干預與錯誤。它採用嚴格的驗證原則，要求代理程式必須針對原始需求、安全性協定及工程最佳實踐來審查自身的輸出。此技能作為內部的品質保證守門員，非常適合在如 Salesforce 開發等複雜環境下運作的 AI 代理，在這種環境下，管理調控限制 (Governor limits)、Apex 程式碼、Lightning Web Components (LWC) 及宣告式流程至關重要。它迫使代理程式超越單純的產生輸出，進入反思、測試與精進的循環，顯著降低幻覺、安全性漏洞與邏輯錯誤的機率。對於要求高信心度自主軟體工程的團隊而言，這是不可或缺的組件。

• 以資深工程師的身分進行全面的差異分析，針對任務需求與驗收標準驗證程式碼變更。

• 自動執行涵蓋安全性、程式碼品質（無硬編碼機密或個人識別資訊 PII）及風格一致性的內部檢查清單。

• 透過執行程式碼、測試成功路徑、檢查錯誤處理並確保不產生迴歸問題來強制執行驗證。

• 減輕常見的 AI 認知偏差，包括確認偏誤、沉沒成本謬誤及樂觀偏誤。

• 產生結構化的自我審查報告，提供驗證過程的透明紀錄，包含通過/失敗狀態與嚴重程度級別。

• 防止過度工程、範圍蔓延、測試不足及脆弱性等常見錯誤，透過強制進行實作方案的系統性審查來降低風險。

• 最適合應用於完成程式碼變更、準備合併請求 (PR) 或定案複雜任務實作時。

• 輸入通常包含任務需求、生成的原始碼、程式碼差異 (diff) 及當前的執行階段上下文。

• 預期輸出為結構化的 Markdown 報告，清楚概述需求狀態、品質指標、安全性評估及最終的準備就緒信心度。

• 設計用於與持續整合/持續部署 (CI/CD) 勾子無縫整合，包括預提交勾子 (pre-commit hooks)、驗證指令碼及執行階段記錄系統。

• 優先處理關鍵提問，例如「我會批准這個 PR 嗎？」以及「這是最精簡的必要變更嗎？」，以確保程式碼庫的可維護性與高品質。