tomevault-io dependency-review-system
用于把代码评审落地为可执行流水线，核心目标是：
- 机械门禁严格阻断（构建/测试/依赖违规）
- LLM 输出结构化风险结论（含证据与置信度）
- 人只处理低置信度或高影响冲突
执行策略
- 默认优先 MCP tools（
review-pipelineserver） - MCP 不可用时再使用脚本 fallback
- 追求最简链路时优先调用
review_run一次完成
子 Skills（同模块内）
subskills/collect-context.md：收集 diff、影响文件、Git 上下文subskills/dependency-guard.md：依赖图与分层规则机械判定subskills/risk-analyzer.md：校验 LLM 风险报告结构与质量subskills/test-gap-mapper.md：把风险映射到测试缺口subskills/decision-gate.md：统一输出 PASS / BLOCK / HUMAN
MCP 工具映射
| 子 Skill | MCP Tool | 关键参数 | Fallback 脚本 |
|---|---|---|---|
collect-context |
review_collect_context |
base, head, output |
node scripts/review/scripts/collect-context.mjs |
dependency-guard |
review_dependency_gate |
policy, output |
node scripts/review/scripts/dependency-gate.mjs |
risk-analyzer |
review_validate_llm |
input, policy, output |
node scripts/review/scripts/validate-llm-report.mjs |
test-gap-mapper |
review_validate_llm |
input, output |
读取 llm-validation.json 中 parsed.advisories |
decision-gate |
review_run |
llmReport, allowHuman, base, head, output |
node scripts/review/scripts/run-review.mjs |
推荐调用顺序（MCP）
review_collect_contextreview_dependency_gatereview_validate_llmreview_run
最简模式：
- 只调用
review_run（内部会串联构建检查、测试、依赖门禁、LLM 校验）
MCP 最小调用示例
Tool: review_run
Arguments: { "llmReport": "scripts/review/input/llm-review.json", "allowHuman": false }
一键执行
在仓库根目录运行：
bash scripts/review/run.sh
默认行为：
- 执行
scripts/check_errors.sh - 执行
npm run -w web test - 运行依赖关系门禁（循环依赖 + 禁止边）
- 校验 LLM 风险报告（缺失或低置信度会触发
HUMAN） - 生成
scripts/review/artifacts/<run-id>/review-result.json
输入与输出
输入：
- 代码状态（工作区或
--base/--headdiff） - 依赖策略
scripts/review/config/policy.json - LLM 报告（可选）
scripts/review/input/llm-review.json
输出：
PASS：机械门禁通过，且 LLM 报告通过阈值BLOCK：机械门禁失败或 LLM 提供阻断项HUMAN：LLM 报告缺失/低置信度，需要人工裁决
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