检查代码变更的测试情况及对现有功能的影响,按仓库模板创建PR,并继续处理评审请求、反馈意见和CI检查。
- 按指定模板创建PR
- 检查现有功能与新功能的测试
- 本地验证受限时请求机器人评审
审查拉取请求的目的和代码差异,检查正确性、安全性、设计及测试,避免重复已有评论,并将标注严重程度的问题发布到对应代码行。
Review a PR for correctness, security, code quality, and testing issues. TRIGGER when user asks to review a PR, check PR quality, or give feedback on a PR.
实测评分 未实测
查看安装方法这项技能审查拉取请求,即代码变更提案,检查正确性、安全性、代码质量、设计和测试方面的问题。它先阅读说明,了解变更的原因、内容与实现方式,再检查代码差异。它还会获取已有的审查评论,避免重复提出同一问题,并将标注严重程度的评论发布到相关代码行。
适合在合并前检查变更,或统一审查标准。检查范围包括边界情况、异步处理、输入验证、日志泄露秘密信息以及测试不足。若说明中缺少变更原因、具体内容或实现方式,也会提出反馈。
该流程使用GitHub CLI的gh向GitHub发布审查评论。可以指定PR编号或网址;省略时会查找当前分支对应的PR。流程包含特定仓库的参考资料和规范,用于其他项目时需要调整。
本介绍由 AI(OpenAI Codex)根据公开的 SKILL.md 撰写。准确的规格请查看下方原文。
AI 根据 SKILL.md 的内容检查了需要注意的操作和使用前提。评分只依据实际运行的结果(实测对比)。
不计入评分。 由 AI(OpenAI Codex)于 2026年10月23日 评估。仅供参考,安装前请同时查看原文。
安装前可以查看交给 AI 代理的指令内容。
gh pr list --head $(git branch --show-current) --repo Significant-Gravitas/AutoGPT
gh pr view {N}
Before reading code, understand the why, what, and how from the PR description:
gh pr view {N} --json body --jq '.body'
Every PR should have a Why / What / How structure. If any of these are missing, note it as feedback.
gh pr diff {N}
Before posting anything, fetch existing inline comments to avoid duplicates:
gh api repos/Significant-Gravitas/AutoGPT/pulls/{N}/comments --paginate
gh api repos/Significant-Gravitas/AutoGPT/pulls/{N}/reviews
Description quality: Does the PR description cover Why (motivation/problem), What (summary of changes), and How (approach/implementation details)? If any are missing, request them — you can't judge the approach without understanding the problem and intent.
Correctness: logic errors, off-by-one, missing edge cases, race conditions (TOCTOU in file access, credit charging), error handling gaps, async correctness (missing await, unclosed resources).
Security: input validation at boundaries, no injection (command, XSS, SQL), secrets not logged, file paths sanitized (os.path.basename() in error messages).
Code quality: apply rules from backend/frontend CLAUDE.md files and root AGENTS.md, including its "User-facing copy" section (text a person reads says workflow, never agent or graph).
Architecture: DRY, single responsibility, modular functions. Security() vs Depends() for FastAPI auth. data: for SSE events, : comment for heartbeats. transaction=True for Redis pipelines.
Testing: edge cases covered, colocated *_test.py (backend) / __tests__/ (frontend), mocks target where symbol is used not defined, AsyncMock for async.
Every comment must be prefixed with 🤖 and a criticality badge:
| Tier | Badge | Meaning |
|---|---|---|
| Blocker | 🔴 **Blocker** | Must fix before merge |
| Should Fix | 🟠 **Should Fix** | Important improvement |
| Nice to Have | 🟡 **Nice to Have** | Minor suggestion |
| Nit | 🔵 **Nit** | Style / wording |
Example: 🤖 🔴 **Blocker**: Missing error handling for X — suggest wrapping in try/except.
For each finding, post an inline comment on the PR (do not just write a local report):
# Get the latest commit SHA for the PR
COMMIT_SHA=$(gh api repos/Significant-Gravitas/AutoGPT/pulls/{N} --jq '.head.sha')
# Post an inline comment on a specific file/line
gh api repos/Significant-Gravitas/AutoGPT/pulls/{N}/comments \
-f body="🤖 🔴 **Blocker**: <description>" \
-f commit_id="$COMMIT_SHA" \
-f path="<file path>" \
-F line=<line number>
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检查代码变更的测试情况及对现有功能的影响,按仓库模板创建PR,并继续处理评审请求、反馈意见和CI检查。
在独立工作目录中运行多个Claude Code,统一分配开发任务、监控进度、协助恢复停止的会话,并检查PR测试及评审反馈的处理情况。
利用Sentry测量数据比较变更前后或不同环境的速度与失败率,考虑统计波动,判定加速、减速、未检测到变化或数据不足,并输出比较结果。
收集PR审查意见,推进代码修改、提交、回复及讨论串解决,同时持续检查CI失败、合并冲突和新增评论,跟进直至审查事项处理完成。
反复审查和修复PR,检查未解决的讨论、评论回复、自动检查及合并冲突,并等待延迟到达的评论,将PR整理到可以合并的状态。
在运行中的系统上通过浏览器和API验证PR或分支变更,对照界面、接口及存储数据的变化,并附上操作前后截图报告结果。