Getting it into your agent
One page per mod, every tool's command on it. A separate URL per tool would split the same page into five that compete with each other.
npx skills add jtprogru/bear-skills --skill code-review-linegit clone --depth 1 https://github.com/jtprogru/bear-skillsWrote this? Show the measurements
A badge with what this costs and how it scanned, read live from this page, so it follows the numbers instead of freezing them. Markdown for a README, HTML for a documentation site or a project page.
[](https://agentmods.dev/skills/jtprogru/bear-skills/code-review-line)<a href="https://agentmods.dev/skills/jtprogru/bear-skills/code-review-line"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/jtprogru/bear-skills/code-review-line/github.svg" alt="Measured on agentmods" height="20"></a>Or the 80×15 button, for a site that already has a row of RSS and ATOM ones. Only the verdict fits; the numbers stay here.
<a href="https://agentmods.dev/skills/jtprogru/bear-skills/code-review-line"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/jtprogru/bear-skills/code-review-line.svg" alt="Reviewed on agentmods" width="80" height="20"></a>What it costs to keep this loaded
Counted locally with the o200k_base tokenizer, which is exact for GPT models; Claude uses its own tokenizer and its counts differ. Treat this as one consistent yardstick across the catalogue rather than a bill. Prices are per million input tokens.
| Model | Per session | Once invoked |
|---|---|---|
| Fable 5.1 | $0.00109 | $0.00843 |
| Opus 5 | $0.00055 | $0.00421 |
| Sonnet 5 | $0.00022 | $0.00169 |
| Haiku 4.5 | $0.00011 | $0.00084 |
Grade A, and why
code-review-line scanned grade A with 0 findings against 26 rules in 11 categories — prompt injection, anti-refusal, data exfiltration, privilege escalation, supply chain, agent snooping, system-prompt leakage, SSRF and excessive agency — measured 8d ago.
A static scan of the body, not an audit. Every finding is printed with the line that produced it so you can judge whether it matters here. A mod is markdown that instructs an agent; that is exactly why what it instructs is worth reading.
Nothing flagged
None of the 26 patterns this scan looks for appear in this file: no shell pipes, no recursive deletes, no credential paths, no hidden text, no instruction-override or anti-refusal phrasing, no agent-config snooping. That is not a guarantee, it is the absence of the things that are checkable.
How it starts
The opening of the file, as written. The whole thing — 69 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
code-review-line — Построчное ревью
Формат подобран так, чтобы находку можно было прочитать за секунду и сразу понять, что делать.
Формат
Одна находка — одна строка:
internal/auth/token.go:91: 🔴 bug: exp сравнивается с локальным временем, не UTC. Взять time.Now().UTC().
путь:строка: <эмодзи> <уровень>: <проблема>. <действие>.
Уровни:
| уровень | значение | |
|---|---|---|
| 🔴 | bug |
сломается или уже сломано |
| 🟡 | risk |
работает сейчас, развалится при изменении условий |
| 🔵 | nit |
стиль, именование, читаемость |
| ❓ | q |
непонятно намерение, нужен ответ автора |
Последней строкой итог: totals: 1 bug, 2 risk, 3 nit, 1 q.
Нет находок — ответ No issues. целиком. Пустое ревью лучше выдуманного.
Что смотреть и в каком порядке
Порядок отражает цену ошибки:
- Корректность — делает ли код то, что заявлено
- Границы — пустые данные, нули, переполнения, отсутствующие ключи
- Ошибки — что происходит на неуспешной ветке, не проглатывается ли исключение
- Конкурентность — гонки, дедлоки, общее состояние
- Безопасность — данные из недоверенного источника, секреты, права
- Читаемость — имена, длина функций, комментарии
Отдельно ищи то, чего в diff не видно: сломанные инварианты, места, где новый код противоречит соседнему, обработчики, которые надо было обновить вместе с этим.
Где формат разворачивается
Правило ~/.claude/rules/agentops-auto-clarity.md применимо и здесь. Однострочный формат выключается, когда находка касается:
- безопасности — уязвимость объясняется целиком, с вектором и последствиями
- архитектурного спора — если проблема в подходе, а не в строке, одной строкой её не сформулировать
- онбординга — когда автор новичок и ему нужна не пометка, а объяснение
В этих случаях после однострочной находки идёт развёрнутый абзац. Формат — инструмент экономии, а не самоцель.
Чего не делать
- Не хвали. «Хорошая декомпозиция» не меняет ни строки кода.
- Не пересказывай изменения. Автор их написал.
- Не помечай
bugто, в чём не уверен: естьriskиq. - Не предлагай переписать всё иначе — для этого отдельный разговор, а не комментарий к строке.
- Не собирай находки ради непустого списка.
- Не ставь
nitтам, где в проекте нет соответствующего соглашения: это твой вкус, а не правило.
What ships with it
1 file beside SKILL.md in the same directory: the scripts, references and assets a skill reads on demand. Not counted in the per-session cost; read them before you install if any of them is executable.
What this file has done since we first saw it
Hashed on every crawl. A supply-chain change to an agent config is a question of when, not whether, so the history is kept rather than the latest state alone.
- 8d ago First seen · 69 lines · 109 tokens per session scan A 438bde0bf071
code-review-line is a skill published in the GitHub repository jtprogru/bear-skills (1 stars, last pushed 21d ago), licensed MIT. It adds 109 tokens to every session and 843 once invoked, about $0.0005 per session on Opus 5. A static security scan graded it A with 0 findings. No closer match exists in the catalogue, so it is treated as the original; first seen 2026-08-31.
Other skills, from other repositories
gemini
Cross-model second opinion from Google Gemini — a different AI reviewing the same changes, with deep Google ecosystem knowledge. Three modes: review (pass/fail gate for Google Ads campaigns, SEO metadata, or code), challenge (adversarial stress-test that tries to break your changes), and consult (open Q&A with Gemini…
ocr
AI-powered multi-agent code review. Simulates a team of Principal Engineers reviewing code from different perspectives. Use when asked to review code, check a PR, analyze changes, or perform code review.
OCR Review-to-Approval Loop
Drive a PR to an approved code review by looping OCR's multi-agent review and address steps. Runs /ocr:review then /ocr:address repeatedly until the review verdict is APPROVE, then one final /ocr:address for leftover suggestions, posting every review and every address round to the GitHub PR as comments. Use when the…
receiving-code-review
Use when receiving code review feedback, before implementing suggestions - requires technical verification rather than performative agreement or blind implementation.
code-review
A code-review skill that examines changes for requirement fit, correctness, security, maintainability, and performance. It reports findings with risk levels.
code-to-doc
A code-reading tool that turns a module's implementation into four current-state documents: architecture, API surface, data model, and code map. A monorepo is a repository containing multiple related projects, and the tool can account for that structure as well as other supported project layouts.