본문으로 건너뛰기
cccskills
무료GitHub에 공개

qe-pr-review

Scope-aware GitHub PR review with user-friendly tone and trust tier validation

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

proffesor-for-testing/agentic-qe스타 515(GitHub 515 + cccskills 0)
연동 도구GitHub

실행 점수 미검증

설치 방법 보기

포함된 파일(1)

  • SKILL.md2.1 KB

SKILL.md(원문)

설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.

PR Review Workflow

Review pull requests with correct AQE scope boundaries, clear communication, and actionable feedback.

Arguments

  • <pr-number> — GitHub PR number to review. If omitted, prompt the user.

Steps

1. Read the Full Diff

gh pr diff <pr-number>
gh pr view <pr-number>

Read the complete diff and PR description. Do not skim — read every changed file.

2. Scope Check

  • Only analyze AQE/QE skills (NOT Claude Flow platform skills)
  • Platform skills to EXCLUDE: v3-, flow-nexus-, agentdb-, reasoningbank-, swarm-, github-, hive-mind-advanced, hooks-automation, iterative-loop, stream-chain, skill-builder, sparc-methodology, pair-programming, release, debug-loop, aqe-v2-v3-migration
  • If the PR touches skills, verify the count/scope matches expectations (~78 AQE skills)
  • Flag any platform skill changes that may have leaked into an AQE-focused PR

3. Summarize Changes

Write a user-friendly summary of what changed and why:

  • Focus on outcomes, not implementation details
  • Avoid overly technical jargon
  • Keep it to 3-5 bullet points

4. Trust Tier Validation

For any skill changes, validate trust_tier assignments:

  • tier 3 = has eval infrastructure (evals/, schemas/, scripts/)
  • tier 2 = tested but no eval framework
  • tier 1 = untested
  • Flag inconsistencies (e.g., a skill with evals at tier 2 should be tier 3)

5. Code Quality Review

Check for:

  • Hardcoded version strings
  • Production safety concerns (adapter changes, breaking changes)
  • Missing test coverage for new code
  • Security issues (exposed secrets, injection risks)

6. Post Review

gh pr review <pr-number> --body "review comments"

Communication Rules

  • Keep tone constructive and actionable
  • Be outcome-focused: what should the author do, not what's wrong
  • Group related comments together instead of posting many small ones
  • If approving with minor suggestions, use APPROVE with comments, not REQUEST_CHANGES

리뷰

아직 리뷰가 없습니다. 사용해 본 소감을 남겨 주세요.

댓글

로그인 없이 쓸 수 있습니다. 사용 후기, 질문, 작동하지 않은 환경 등을 편하게 남겨 주세요.

아직 댓글이 없습니다. 첫 댓글을 남겨 보세요.

보내면 바로 공개됩니다. 이메일 주소나 전화번호 같은 개인 정보는 쓰지 마세요. URL은 2개까지입니다.

0 / 1,000자

이 양식은 reCAPTCHA로 보호되며 Google 개인정보처리방침 및 서비스 약관이 적용됩니다.

같은 저장소의 스킬

a11y-ally

무료

Use when running comprehensive WCAG accessibility audits with axe-core + pa11y + Lighthouse, generating context-aware remediation, or testing video accessibility. Supports 3-tier browser cascade with graceful degradation.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

proffesor-for-testing/agentic-qe5152026년 10월 26일 업데이트

accessibility-testing

무료

WCAG 2.2 compliance testing, screen reader validation, and inclusive design verification. Use when ensuring legal compliance (ADA, Section 508), testing for disabilities, or building accessible applications for 1 billion disabled users globally.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

proffesor-for-testing/agentic-qe5152026년 10월 26일 업데이트

AgentDB Advanced Features

무료

Master advanced AgentDB features including QUIC synchronization, multi-database management, custom distance metrics, hybrid search, and distributed systems integration. Use when building distributed AI systems, multi-agent coordination, or advanced vector search applications.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

proffesor-for-testing/agentic-qe5152026년 10월 26일 업데이트

AgentDB Learning Plugins

무료

Create and train AI learning plugins with AgentDB's 9 reinforcement learning algorithms. Includes Decision Transformer, Q-Learning, SARSA, Actor-Critic, and more. Use when building self-learning agents, implementing RL, or optimizing agent behavior through experience.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

proffesor-for-testing/agentic-qe5152026년 10월 26일 업데이트

AgentDB Memory Patterns

무료

Implement persistent memory patterns for AI agents using AgentDB. Includes session memory, long-term storage, pattern learning, and context management. Use when building stateful agents, chat systems, or intelligent assistants.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

proffesor-for-testing/agentic-qe5152026년 10월 26일 업데이트

AgentDB Performance Optimization

무료

Optimize AgentDB performance with quantization (4-32x memory reduction), HNSW indexing (150x faster search), caching, and batch operations. Use when optimizing memory usage, improving search speed, or scaling to millions of vectors.

한국어 요약은 준비 중입니다. 원문 설명을 표시하고 있습니다.

proffesor-for-testing/agentic-qe5152026년 10월 26일 업데이트

proffesor-for-testing의 스킬 모두 보기

이 스킬의 문제 신고