Flujo de trabajo de revisión de código MultiModel empaquetado como habilidad reutilizable

Un desarrollador ha empaquetado un flujo de trabajo de revisión de código multimodelo como una habilidad/runbook reutilizable, disponible en GitHub. El enfoque utiliza un agente orquestador que coordina varios agentes/modelos revisores independientes, y luego consolida los hallazgos en una revisión final. La idea clave: diferentes modelos detectan diferentes errores, y cuando múltiples modelos señalan el mismo problema de forma independiente, la confianza aumenta. El orquestador elimina duplicados, filtra hallazgos débiles, verifica falsos positivos evidentes y publica un resultado limpio.

Dos Modos

El flujo de trabajo admite dos modos:

• Revisión de PR: prepara los directorios locales base/, head/, PR_DIFF.patch y PR_METADATA.json, lanza múltiples revisores solo de análisis, luego el orquestador publica un resumen más comentarios inline en el PR. Diseñado para evitar colisiones con revisiones pendientes de GitHub.
• Revisión de alcance no PR: revisa una carpeta/módulo/despliegue/área de scripts; los revisores inspeccionan una instantánea local compartida; el orquestador publica un REVIEW.md consolidado en el repositorio.

Configuración de Modelos Probada

La configuración probada usa GPT-5.5 como orquestador, con GPT-5.5, DeepSeek V4 Pro, Kimi K2.6, Qwen 3.6 Plus y GLM-5.1 como revisores. Sin embargo, el flujo de trabajo es agnóstico respecto al agente/modelo. Se ha probado con OpenClaw y, según se informa, da excelentes resultados.

Lecciones Clave

• Instantánea compartida: no dejes que cada subagente clone/obtenga el repositorio de forma independiente. El orquestador debe preparar una instantánea compartida y pasar las rutas locales a los revisores. Más rápido, más barato y con menos falsos positivos extraños.
• Todos los modelos que no son GPT se ejecutaron a través de Fireworks. Para tareas grandes, el autor sugiere reemplazar Kimi y Qwen por otros, ya que estos dos a veces fallan.

El repositorio está en github.com/rmichelena/multireview. El autor busca comentarios, especialmente de quienes ejecutan flujos de trabajo de revisión de código multiagente.