MCP HubMCP Hub
SKILL·624B24

review-pull-request

pjt222
Обновлено 1 month ago
24 просмотров
24
3
24
Посмотреть на GitHub
Другоеai

О программе

Этот навык Claude выполняет комплексный анализ pull request с использованием GitHub CLI, анализируя изменения (diff), историю коммитов и проверки CI/CD, предоставляя оценку с указанием уровня критичности. Он предназначен для разработчиков, чтобы проводить тщательные проверки при назначении на PR, выполнять самопроверку перед обращением за комментариями или аудитить уже влитый код. Навык автоматизирует рабочий процесс ревью — от анализа до отправки структурированной обратной связи через команду `gh pr review`.

Быстрая установка

Claude Code

Рекомендуется
Основной
npx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code
Команда плагинаАльтернативный
/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanac
Git клонированиеАльтернативный
git clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/review-pull-request

Скопируйте и вставьте эту команду в Claude Code для установки этого навыка

Документация

審 PR

GitHub PR 端至端審——自解變至投結構饋。用 gh CLI 為諸 GitHub 互、生重級審註。

  • PR 備審且授汝
  • 二審於作者處饋後
  • 審己 PR 於請他審前(自審)
  • 審合後 PR 為合後質估
  • 欲結構審程而非臨掃時

  • :PR 識(號、URL、owner/repo#number
  • :審注(安、效、正、格)
  • :庫熟級(熟、稍、生)
  • :審時預(速掃、標、徹)

一:解脈

讀 PR 述、解變所欲達。

  1. 取 PR 屬:
    gh pr view <number> --json title,body,author,baseRefName,headRefName,labels,additions,deletions,changedFiles,reviewDecision
    
  2. 讀 PR 題與述:
    • 此 PR 解何問?
    • 作者所取何法?
    • 作者欲特審何域乎?
  3. 察 PR 大估時需:
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.                 |
+--------+-----------+---------+-------------------------------------+
  1. 審提交史:
    gh pr view <number> --json commits --jq '.commits[].messageHeadline'
    
    • 提交邏結構良乎?
    • 史敘故乎(各提交為連步)?
  2. 察 CI/CD 態:
    gh pr checks <number>
    
    • 諸察過乎?
    • 察敗→記何敗——影審

得:明解 PR 為何、何由存、幾大、CI 綠乎。此脈塑審法。

敗:PR 述空或不明→記為首饋。無脈 PR 為審反模。gh 命敗→驗已認(gh auth status)並有庫達。

二:析 diff

系讀實碼變。

  1. 取全 diff:
    gh pr diff <number>
    
  2. 小/中 PR、依序讀全 diff
  3. 大 PR、按提交審:
    gh pr diff <number> --patch  # full patch format
    
  4. 各變檔、評:
    • :碼為 PR 所述乎?
    • 邊例:邊條件處乎?
    • 錯處:錯捕處應乎?
    • :注、認、數露險乎?
    • :顯 O(n^2) 環、缺索、記患乎?
    • :新變/函/類命明乎?
    • :新為由測覆乎?
  5. 讀時記、各察按重分

得:各意變含正、安、效、質察、含重級。

敗:diff 過大不能效審→標:「此 PR 變 {N} 檔 {M} 行。我薦分為小 PR 為效審。」仍審最高險檔。

三:分饋

組察入重級。

  1. 各察分:
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.              |
+-----------+------+----------------------------------------------------+
  1. 各 Blocking、釋:
    • 何誤(特問)
    • 何要(影)
    • 如何修(具薦)
  2. 各 Suggest、釋替與何故勝
  3. Nit 簡——一句足
  4. 至少一 Praise 若有正出

得:饋條按重級分序列。Blocking 含修薦。比應:少 Blocking、些 Suggest、最少 Nit、至少一 Praise。

敗:諸覺皆 Blocking→PR 或需重作非補。考於 PR 級請變、非行行註。無誤覺→述之——「LGTM」於碼良時為效饋。

四:書審註

組結構、可動饋審。

  1. 審摘(頂級註):
    • 一句:PR 何為(確解)
    • 總估:准、請變、註
    • 關條:列 Blocking(若有)與首 Suggest 條
    • Praise:揭良工
  2. 內聯註為特碼處:
    # 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"
    
  3. 饋恆格:
    • 各註首為重標:[B][S][N][P]
    • 用 GitHub 薦塊為具修
    • 鏈文為格/模薦
  4. 投審:
    # 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:投審含明、可動饋。作者明知何修(Blocking)、何考(Suggest)、何良(Praise)。

敗:gh pr review 敗→察權。需庫寫權或為請審。內聯註敗→退置諸饋於審體含 file:line 引。

五:續

追審解。

  1. 作者應或推更後:
    gh pr view <number> --json reviewDecision,reviews
    
  2. 唯重審對饋之變:
    gh pr diff <number>  # check new commits
    
  3. 准前驗 Blocking 已解
  4. 患處後解註串
  5. 諸 Blocking 修則准:
    gh pr review <number> --approve --body "All blocking issues resolved. LGTM."
    

得:Blocking 驗已修。審話解。PR 准或請更變含特餘條。

敗:作者異饋→於 PR 串議。注影(何要)非權。非 Blocking 條議續→雅讓——作者主碼。

  • PR 脈解(旨、大、CI 態)
  • 諸變檔審(XL PR 審最高險檔)
  • 饋按重分(Blocking/Suggest/Nit/Praise)
  • Blocking 含具修薦
  • 至少一 Praise 為正
  • 審決合饋(無 Blocking 乃准)
  • 內聯註引特行含重標
  • CI/CD 察驗(准前綠)
  • 作者改後續畢

  • 橡章:未實讀 diff 而准。各准為質斷
  • Nit 雪:以格偏淹作者。Nit 留導況;急審略之
  • 失林:行行審而不解總設。先讀 PR 述與提交史
  • 格 Blocking:格與命幾不為 Blocking。Blocking 留錯、安、數正
  • 無 Praise:唯指患沮人。良碼當揚
  • 審範蔓:註未變於 PR 之碼。前存患擾汝→別開問

  • review-software-architecture — 系級構審(補 PR 級審)
  • security-audit-codebase — 安變 PR 之深安析
  • create-pull-request — 程他面:建易審 PR
  • commit-changes — 潔提交史使 PR 審甚易

GitHub репозиторий

pjt222/agent-almanac
Путь: i18n/wenyan-ultra/skills/review-pull-request
0
agentsagentskillsai-assisted-developmentclaude-codeskillsteams
FAQ

Frequently asked questions

What is the review-pull-request skill?

review-pull-request is a Claude Skill by pjt222. Skills package instructions and resources that Claude loads on demand, so Claude can perform review-pull-request-related tasks without extra prompting.

How do I install review-pull-request?

Use the install commands on this page: add review-pull-request to Claude Code as a plugin, or clone its repository into your skills directory, then restart Claude so it picks up the skill.

What category does review-pull-request belong to?

review-pull-request is in the Other category, tagged ai.

Is review-pull-request free to use?

Yes. review-pull-request is listed on AIMCP and free to install. It runs inside Claude, so no separate service account is required to use the skill itself.

Похожие навыки

llamaguard
Другое

LlamaGuard — 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.

Просмотреть навык
cost-optimization
Другое

Этот 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.

Просмотреть навык
sports-betting-analyzer
Другое

Этот навык Клода анализирует рынки спортивных ставок, включая форы, тоталы и ставки на игроков, изучая исторические тенденции и ситуационную статистику для выявления валуйных ставок. Он предоставляет структурированный вывод в формате markdown с практическими рекомендациями в образовательных целях. Разработчикам следует использовать его для инструментов анализа спортивных ставок, учитывая, что он предназначен исключительно для развлечения и обучения.

Просмотреть навык
quantizing-models-bitsandbytes
Другое

Этот 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.

Просмотреть навык