review-pull-request
Über
Diese Claude Skill führt durchgängige Pull-Request-Reviews mit GitHub CLI durch, analysiert Diffs und Commit-Verläufe und validiert CI/CD-Prüfungen. Sie bietet nach Schweregrad gestuftes Feedback (blockierend/Empfehlungen/Feinjustierungen/Lob) und übermittelt Reviews via `gh pr review`. Nutzen Sie sie, wenn Sie zur Überprüfung eines PR zugewiesen sind, für Selbstreviews vor der Anforderung durch andere oder für Qualitätsaudits nach dem Merge.
Schnellinstallation
Claude Code
Empfohlennpx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanacgit clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/review-pull-requestKopieren Sie diesen Befehl und fügen Sie ihn in Claude Code ein, um diese Fähigkeit zu installieren
Dokumentation
审查拉取请求
端到端审查 GitHub 拉取请求——从理解变更到提交结构化反馈。所有 GitHub 交互均使用 gh CLI,并生成严重程度分级的审查评论。
适用场景
- 拉取请求已准备好审查并分配给你
- 在作者处理反馈后进行第二轮审查
- 在请求他人审查前审查自己的 PR(自我审查)
- 审计已合并 PR 的合并后质量评估
- 希望有结构化的审查流程而非随意扫描
输入
- 必填:PR 标识符(编号、URL 或
owner/repo#number) - 可选:审查重点(安全性、性能、正确性、风格)
- 可选:代码库熟悉程度(熟悉、较熟悉、不熟悉)
- 可选:审查时间预算(快速扫描、标准、彻底)
步骤
第 1 步:了解背景
阅读 PR 描述,理解此次变更要实现的目标。
- 获取 PR 元数据:
gh pr view <number> --json title,body,author,baseRefName,headRefName,labels,additions,deletions,changedFiles,reviewDecision - 阅读 PR 标题和描述:
- 此 PR 解决了什么问题?
- 作者采用了什么方法?
- 是否有作者希望重点审查的特定区域?
- 检查 PR 规模并评估所需时间:
PR 规模指南:
+--------+-----------+---------+-------------------------------------+
| 规模 | 文件数 | 行数 | 审查方式 |
+--------+-----------+---------+-------------------------------------+
| 小型 | 1-5 | <100 | 逐行阅读,快速审查 |
| 中型 | 5-15 | 100-500 | 关注逻辑变更,略读配置 |
| 大型 | 15-30 | 500- | 按提交审查,关注关键文件, |
| | | 1000 | 标记是否应该拆分 |
| 超大型 | 30+ | 1000+ | 标记需拆分。只审查最关键的文件。 |
+--------+-----------+---------+-------------------------------------+
- 审查提交历史:
gh pr view <number> --json commits --jq '.commits[].messageHeadline'- 提交是否逻辑清晰且结构良好?
- 历史记录是否讲述了一个故事(每个提交是一个连贯的步骤)?
- 检查 CI/CD 状态:
gh pr checks <number>- 所有检查是否都通过了?
- 若检查失败,记录哪些失败了——这会影响审查方式
预期结果: 清楚了解 PR 的功能、存在原因、规模以及 CI 是否通过。此背景信息决定审查方式。
失败处理: 若 PR 描述为空或不清晰,将此作为第一条反馈。没有背景信息的 PR 是审查的反模式。若 gh 命令失败,验证你已通过认证(gh auth status)且有仓库访问权限。
第 2 步:分析差异
系统性地阅读实际代码变更。
- 获取完整差异:
gh pr diff <number> - 对于小型/中型 PR,顺序阅读完整差异
- 对于大型 PR,按提交审查:
gh pr diff <number> --patch # 完整补丁格式 - 对每个已更改的文件评估:
- 正确性:代码是否实现了 PR 所述的功能?
- 边缘情况:边界条件是否得到处理?
- 错误处理:错误是否被捕获并适当处理?
- 安全性:是否存在注入、认证或数据暴露风险?
- 性能:是否有明显的 O(n²) 循环、缺失索引或内存问题?
- 命名:新的变量/函数/类命名是否清晰?
- 测试:新行为是否有测试覆盖?
- 阅读时做记录,对每条观察进行严重程度分类
预期结果: 一组观察,涵盖差异中每个有意义变更的正确性、安全性、性能和质量。每条观察都有严重程度级别。
失败处理: 若差异太大无法有效审查,标记:"此 PR 更改了 {N} 个文件和 {M} 行。建议将其拆分为更小的 PR 以获得更有效的审查。"仍然审查风险最高的文件。
第 3 步:分类反馈
将观察整理为严重程度级别。
- 对每条观察进行分类:
反馈严重程度级别:
+-----------+------+----------------------------------------------------+
| 级别 | 图标 | 描述 |
+-----------+------+----------------------------------------------------+
| 阻塞 | [B] | 合并前必须修复。缺陷、安全问题、 |
| | | 数据丢失风险、功能损坏。 |
| 建议 | [S] | 应修复,但不阻塞合并。更好的方式、 |
| | | 缺失的边缘情况、影响可维护性的风格问题。 |
| 微调 | [N] | 可选改进。风格偏好、轻微命名建议、格式。 |
| 称赞 | [P] | 值得指出的好工作。巧妙的解决方案、 |
| | | 全面的测试、干净的抽象。 |
+-----------+------+----------------------------------------------------+
- 对每个阻塞项,解释:
- 什么是错误的(具体问题)
- 为什么重要(影响)
- 如何修复(具体建议)
- 对每个建议项,解释替代方案及其更优之处
- 微调项保持简短——一句话足够
- 若有任何积极的方面,至少包含一条称赞
预期结果: 按严重程度排序的反馈项列表,级别清晰。阻塞项有修复建议。比例一般应为:少量阻塞、一些建议、极少微调、至少一条称赞。
失败处理: 若一切似乎都是阻塞的,PR 可能需要重新设计而非打补丁。考虑在 PR 级别请求变更而非逐行评论。若没有发现问题,直接说——"LGTM"(代码看起来不错)在代码良好时是有效的反馈。
第 4 步:撰写审查评论
撰写结构化、可操作的反馈。
- 撰写审查摘要(顶级评论):
- 一句话:PR 的功能(确认理解)
- 整体评估:批准、请求变更或评论
- 关键项目:列出阻塞问题(如有)和主要建议项
- 称赞:指出好的工作
- 为具体代码位置撰写内联评论:
# 通过 gh API 发布内联评论 gh api repos/{owner}/{repo}/pulls/{number}/comments \ -f body="[B] 此 SQL 查询存在注入漏洞。请改用参数化查询。\n\n\`\`\`suggestion\ndb.query('SELECT * FROM users WHERE id = $1', [userId])\n\`\`\`" \ -f commit_id="<sha>" \ -f path="src/users.js" \ -F line=42 \ -f side="RIGHT" - 一致地格式化反馈:
- 每条评论以严重程度标签开头:
[B]、[S]、[N]或[P] - 对具体修复使用 GitHub 建议块
- 对风格/模式建议链接到文档
- 每条评论以严重程度标签开头:
- 提交审查:
# 批准 gh pr review <number> --approve --body "审查摘要" # 请求变更(存在阻塞问题时) gh pr review <number> --request-changes --body "审查摘要" # 仅评论(不确定或提供信息性反馈时) gh pr review <number> --comment --body "审查摘要"
预期结果: 已提交的审查包含清晰、可操作的反馈。作者确切知道需要修复什么(阻塞)、需要考虑什么(建议)以及做得好什么(称赞)。
失败处理: 若 gh pr review 失败,检查权限。你需要仓库的写入权限或是被指定的审查者。若内联评论失败,退而将所有反馈放在审查正文中,附文件:行引用。
第 5 步:跟进
跟踪审查解决情况。
- 在作者回应或推送更新后:
gh pr view <number> --json reviewDecision,reviews - 只重新审查处理了你反馈的变更:
gh pr diff <number> # 检查新提交 - 在批准前验证阻塞项已解决
- 随着问题被处理,解决评论线程
- 所有阻塞项修复后批准:
gh pr review <number> --approve --body "所有阻塞问题已解决。LGTM。"
预期结果: 阻塞问题已验证修复。审查对话已解决。PR 已批准或进一步请求变更,附具体剩余事项。
失败处理: 若作者对反馈有异议,在 PR 线程中讨论。关注影响(为什么重要)而非权威。若对非阻塞项的分歧持续,优雅地让步——作者拥有代码。
验证清单
- PR 背景已理解(目的、规模、CI 状态)
- 所有已更改文件已审查(或超大型 PR 的最高风险文件)
- 反馈已按严重程度分类(阻塞/建议/微调/称赞)
- 阻塞项有具体修复建议
- 积极方面已包含至少一条称赞
- 审查决定与反馈一致(只有在无阻塞项时才批准)
- 内联评论引用具体行,带严重程度标签
- CI/CD 检查已验证(批准前应为绿色)
- 作者修改后已完成跟进
常见问题
- 走过场批准:在没有实际阅读差异的情况下批准。每次批准都是对质量的断言
- 微调大轰炸:用风格偏好淹没作者。在时间紧迫的审查中省略微调;在辅导情境下再用
- 只见树木不见森林:在没有理解整体设计的情况下逐行审查。先阅读 PR 描述和提交历史
- 将风格问题设为阻塞:格式和命名几乎从不应该阻塞。将阻塞保留给缺陷、安全问题和数据完整性
- 无称赞:只指出问题令人沮丧。好的代码值得认可
- 审查范围蔓延:评论 PR 中未更改的代码。若预先存在的问题令你困扰,单独提一个 Issue
相关技能
review-software-architecture— 系统级架构审查(对 PR 级审查的补充)security-audit-codebase— 对含有安全敏感变更的 PR 进行深度安全分析create-pull-request— 流程的另一面:创建易于审查的 PRcommit-changes— 清晰的提交历史使 PR 审查显著更容易
GitHub Repository
Verwandte Skills
llamaguard
AndereLlamaGuard ist Metas 7-8B-Parameter-Modell zur Moderation von LLM-Eingaben und -Ausgaben in sechs Sicherheitskategorien wie Gewalt und Hassrede. Es bietet eine Genauigkeit von 94-95 % und kann mit vLLM, Hugging Face oder Amazon SageMaker eingesetzt werden. Nutzen Sie diese Skill, um Inhaltsfilterung und Sicherheitsguardrails einfach in Ihre KI-Anwendungen zu integrieren.
cost-optimization
AndereDiese Claude Skill unterstützt Entwickler bei der Optimierung von Cloud-Kosten durch Ressourcen-Dimensionierung, Tagging-Strategien und Ausgabenanalysen. Sie bietet einen Rahmen zur Senkung von Cloud-Ausgaben und zur Implementierung von Kosten-Governance für AWS, Azure und GCP. Nutzen Sie sie, wenn Sie Infrastrukturkosten analysieren, Ressourcen richtig dimensionieren oder Budgetvorgaben einhalten müssen.
quantizing-models-bitsandbytes
AndereDiese Fähigkeit quantisiert LLMs auf 8-Bit- oder 4-Bit-Präzision mittels bitsandbytes und erreicht dabei eine Speicherreduzierung von 50–75 % bei minimalem Genauigkeitsverlust. Sie ist ideal für den Betrieb größerer Modelle mit begrenztem GPU-Speicher oder zur Beschleunigung von Inferenzvorgängen und unterstützt Formate wie INT8, NF4 und FP4. Die Fähigkeit integriert sich in HuggingFace Transformers und ermöglicht QLoRA-Training sowie 8-Bit-Optimierer.
dispatching-parallel-agents
AndereDiese Claude-Fähigkeit verteilt mehrere Agenten, um drei oder mehr unabhängige Probleme gleichzeitig zu untersuchen und zu beheben. Sie ist für Szenarien konzipiert, die unabhängige Fehler umfassen, die ohne gemeinsamen Zustand oder Abhängigkeiten gelöst werden können. Die Kernfähigkeit ist die parallele Problemlösung, bei der pro unabhängigem Problembereich ein Agent zugewiesen wird, um die Effizienz zu maximieren.
