review-pull-request
О программе
Этот навык Claude выполняет всесторонний анализ pull request с использованием GitHub CLI, анализируя изменения, историю коммитов и проверки CI/CD. Он предоставляет обратную связь с указанием уровня критичности (блокирующий/предложение/мелочь/похвала) и отправляет ревью через `gh pr review`. Используйте его при назначении на ревью PR, для самопроверки перед запросом обратной связи, для повторных проверок после внесения изменений или для аудита качества после слияния.
Быстрая установка
Claude Code
Рекомендуетсяnpx 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-requestСкопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка
Документация
審拉請
由 GitHub CLI 全程審拉請——自解變至遞構之反。用 gh CLI 行諸 GitHub 之動,生重之等審注。
用時
- PR 備審且授汝乃用
- 著者處反後行二審乃用
- 請他審前自審己之 PR 乃用
- 為合後質察審已合之 PR 乃用
- 欲構之審程而非臨之掃乃用
入
- 必要:PR 之識(號、URL、或
owner/repo#number) - 可選:審之專(安、性、正、格)
- 可選:碼庫之熟(熟、稍、生)
- 可選:審之時算(速掃、標、深)
法
第一步:解其境
讀 PR 之述而解此變欲成何。
- 取 PR 之屬:
gh pr view <number> --json title,body,author,baseRefName,headRefName,labels,additions,deletions,changedFiles,reviewDecision - 讀 PR 之題與述:
- 此 PR 解何患?
- 著者用何徑?
- 著者欲審何特區乎?
- 察 PR 之大而估所需之時:
PR Size Guide:
+--------+-----------+---------+-------------------------------------+
| Size | Files | Lines | Review Approach |
+--------+-----------+---------+-------------------------------------+
| Small | 1-5 | <100 | Read every line, quick review |
| Medium | 5-15 | 100-500 | Focus on logic changes, skim config |
| Large | 15-30 | 500- | Review by commit, focus on critical |
| | | 1000 | files, flag if should be split |
| XL | 30+ | 1000+ | Flag for splitting. Review only the |
| | | | most critical files. |
+--------+-----------+---------+-------------------------------------+
- 審提交之史:
gh pr view <number> --json commits --jq '.commits[].messageHeadline'- 提交為邏且善構乎?
- 史敘故乎(各提交為合之步)?
- 察 CI/CD 之狀:
gh pr checks <number>- 諸察皆過乎?
- 若察敗,記其敗者——影審之徑
得:明解 PR 為何、為何存、何大、CI 綠乎。此境形審之徑。
敗則:若 PR 述空或不清,標此為首反。無境之 PR 為審之反形。若 gh 命敗,驗已認證(gh auth status)且有庫之訪。
第二步:析其差
系讀實之碼變。
- 取全差:
gh pr diff <number> - 為小/中之 PR,序讀全差
- 為大 PR,依提交審:
gh pr diff <number> --patch # full patch format - 各變文評:
- 正:碼行 PR 所述乎?
- 邊例:界處乎?
- 誤處:誤捕與宜處乎?
- 安:注入、認、數露之險乎?
- 性:明 O(n^2) 環、缺索、存患乎?
- 命:新變/函/類命清乎?
- 試:新行為試覆乎?
- 讀時記之,依重分各察
得:諸有意變之察集,覆正、安、性、質。各察有重等。
敗則:若差過大不能效審,標之:「此 PR 變 {N} 文 {M} 行。吾議分為小 PR 以效審。」仍審最險之文。
第三步:分反
組諸察為重之等。
- 各察分之:
Feedback Severity Levels:
+-----------+------+----------------------------------------------------+
| Level | Icon | Description |
+-----------+------+----------------------------------------------------+
| Blocking | [B] | Must fix before merge. Bugs, security issues, |
| | | data loss risks, broken functionality. |
| Suggest | [S] | Should fix, but won't block merge. Better |
| | | approaches, missing edge cases, style issues that |
| | | affect maintainability. |
| Nit | [N] | Optional improvement. Style preferences, minor |
| | | naming suggestions, formatting. |
| Praise | [P] | Good work worth calling out. Clever solutions, |
| | | thorough testing, clean abstractions. |
+-----------+------+----------------------------------------------------+
- 各 Blocking 之入釋:
- 何誤(具體之患)
- 何要(其影)
- 如何修(具體議)
- 各 Suggest 之入釋替與何以勝
- Nit 簡——一句即足
- 若有陽事,至少一 Praise
得:排序之反列附明重等。Blocking 之入有修議。比常宜為:少 Blocking、某 Suggest、微 Nit、至少一 Praise。
敗則:若皆似 Blocking,PR 或宜重作而非補。考於 PR 等請變而非行行注。若無事似誤,述之——「LGTM」乃碼善時之效反。
第四步:書審注
撰附構、可行反之審。
- 書審摘(頂注):
- 一句:PR 行何(確解)
- 整評:批准、請變、或注
- 要入:列 Blocking 患(若有)與首 Suggest
- Praise:標善勞
- 書行注於具體碼所:
# Post inline comments via gh API gh api repos/{owner}/{repo}/pulls/{number}/comments \ -f body="[B] This SQL query is vulnerable to injection. Use parameterized queries instead.\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" - 反式恆:
- 各注始以重標:
[B]、[S]、[N]、[P] - 用 GitHub 之議塊行具修
- 鏈至文檔以行格/形之議
- 各注始以重標:
- 遞其審:
# Approve gh pr review <number> --approve --body "Review summary here" # Request changes (when blocking issues exist) gh pr review <number> --request-changes --body "Review summary here" # Comment only (when unsure or providing FYI feedback) gh pr review <number> --comment --body "Review summary here"
得:已遞之審附明、可行之反。著者明知何修(Blocking)、何慮(Suggest)、何善(Praise)。
敗則:若 gh pr review 敗,察權。汝需庫之書權或為所請審者。若行注敗,退以諸反置於審體附 file:line 引。
第五步:續
追審之解。
- 著者應或推更後:
gh pr view <number> --json reviewDecision,reviews - 獨再審處汝反之變:
gh pr diff <number> # check new commits - 批准前驗 Blocking 之入已解
- 患解時解其注串
- Blocking 入皆修後批准:
gh pr review <number> --approve --body "All blocking issues resolved. LGTM."
得:Blocking 患驗為修。審談已解。PR 已批准或續請變附具餘入。
敗則:若著者異反,於 PR 串議之。專於影(何要)而非權。若異於非阻入,優雅讓——著者擁其碼。
驗
- PR 境已解(用、大、CI 狀)
- 諸變文已審(或 XL PR 之最險文)
- 反依重分(Blocking/Suggest/Nit/Praise)
- Blocking 入有具修議
- 至少一 Praise 為陽面
- 審決合反(獨無 Blocking 入時批准)
- 行注引具行附重標
- CI/CD 察已驗(綠後批准)
- 著者改後續已畢
陷
- 橡章:未實讀差而批准。各批准乃質之斷
- Nit 之雪崩:以格之喜淹著者。Nit 留為教境;緊審時略之
- 失林:行行審而不解整設。先讀 PR 述與提交史
- 格之 Blocking:式與命幾不為 Blocking。Blocking 留為訛、安、數整
- 無 Praise:獨指患令意沮。善碼宜認
- 審範漂:注 PR 未變之碼。若先存患擾汝,立別問題
參
review-software-architecture— 系等構審(補 PR 等審)security-audit-codebase— 為安敏變 PR 行深安析create-pull-request— 程之他面:立易審之 PRcommit-changes— 淨之提交史使 PR 審甚易
GitHub репозиторий
Похожие навыки
llamaguard
ДругоеLlamaGuard — это модель от Meta с 7–8 миллиардами параметров для модерации входных и выходных данных больших языковых моделей по шести категориям безопасности, таким как насилие и разжигание ненависти. Она обеспечивает точность 94–95% и может быть развернута с помощью vLLM, Hugging Face или Amazon SageMaker. Используйте этот навык, чтобы легко интегрировать фильтрацию контента и защитные механизмы в ваши ИИ-приложения.
cost-optimization
ДругоеЭтот навык Claude помогает разработчикам оптимизировать облачные расходы за счет правильного подбора ресурсов, стратегий тегирования и анализа затрат. Он предоставляет framework для сокращения облачных расходов и внедрения управления затратами в AWS, Azure и GCP. Используйте его, когда вам нужно проанализировать расходы на инфраструктуру, оптимизировать ресурсы или уложиться в бюджетные ограничения.
quantizing-models-bitsandbytes
ДругоеЭтот навык выполняет квантизацию LLM до 8-битной или 4-битной точности с использованием библиотеки bitsandbytes, обеспечивая сокращение использования памяти на 50-75% при минимальной потере точности. Он идеально подходит для запуска больших моделей при ограниченной памяти GPU или для ускорения вывода, поддерживая форматы INT8, NF4 и FP4. Навык интегрируется с HuggingFace Transformers и позволяет использовать обучение QLoRA и 8-битные оптимизаторы.
dispatching-parallel-agents
ДругоеЭтот навык Claude распределяет нескольких агентов для исследования и устранения трёх и более независимых проблем параллельно. Он предназначен для сценариев с несвязанными сбоями, которые можно устранить без общего состояния или зависимостей. Ключевая возможность — параллельное решение проблем, где за каждую независимую предметную область назначается отдельный агент для максимальной эффективности.
