AC gh-pr-review-loop
Управление pull request в GitHub через итеративный цикл проверки и исправления. Используйте, когда Codex должен создать PR, если для текущей ветки его нет, просмотреть комментарии к обзору, решить, является ли каждый комментарий действительным, внести исправления, сохранить ветку в истории в запрошенной пользователем форме, например, один измененный коммит поверх последней удаленной ветки `main`, отправить ветку, разрешить исправленные ветки обсуждения, отслеживать GitHub Actions и продолжать опрос до тех пор, пока автоматический ревьюер не даст окончательную реакцию "большой палец вверх" или пользователь явно не изменит условие остановки.
машинный переводПоказать оригиналСкрыть оригинал«Drive a GitHub pull request through an iterative review-and-fix loop.…»
Drive a GitHub pull request through an iterative review-and-fix loop. Use when Codex needs to create a PR if none exists for the current branch, inspect review comments, decide whether each comment is valid, implement fixes, maintain the branch in the history shape the user requested such as a single amended commit on top of the latest remote `main`, push the branch, resolve fixed review threads, watch GitHub Actions, and keep polling until an automated reviewer gives a final thumbs-up reaction or the user explicitly changes the stop condition.
Управление pull request в GitHub через итеративный цикл проверки и исправления.
Как процесс C 53/100 · Есть пробелы — слабые места: результат и критерий готовности, когда включается, входы и предусловия
Как улучшить
- Свои кейсы (evals/evals.json, 4–6 реальных запросов с ожидаемыми ответами): тогда полная проверка прогонит именно их, а не черновик от модели.
- spec.yaml с триггерными фразами и утверждениями — контракт поведения для CI; `skilltest init` создаст шаблон.
Находки guard · 0
✓ Критических и высоких находок нет
Просканировано файлов: 3. Улики замаскированы. Пометки в серых чипах объясняют, почему серьёзность понижена.
По спецификации Agent Skills
✓ По спецификации Agent Skills замечаний нет
Процессный рейтинг: все десять параметров 53/100
- 0Результат и критерий готовности. Не сказано, что считать результатом
- 0Входы и предусловия. Не сказано, что нужно иметь на входе
- 0Отчётность по ходу. Скилл ничего не сообщает по ходу работы
- 20Когда включается. Не сказано, при каком запросе скилл включается
- 60Инструменты и файлы. Используются инструменты (web, git), но во frontmatter они не объявлены
- 70Ошибки и развилки. Развилок: 13
- 100Шаги. Шагов: 63
- 100Согласованность. Имя и обязательные поля на месте
- 100Стоимость исполнения. Тело инструкции 2118 токенов
- 100Повторный запуск. Изменяющие операции проверяют текущее состояние
- low Разделов верхнего уровня: 12. Похоже на несколько доменов в одном скилле
Всё перечисленное измерено по тексту скилла, а не оценено моделью: цифры проверяемы. Вес параметра тем больше, чем чаще из-за него процесс встаёт.
Сигналы качества
- +5В description нет примеров фраз, по которым скилл должен срабатывать
- +4Описание не говорит, когда скилл НЕ применять (ложные срабатывания)
- +3Формат ответа не описан: модель каждый раз решает сама
- +1Лицензия не указана
- +2Инструкции на одном языке
- +3Длина description 550 символов: достаточно сигнала, не съедает бюджет
- +4Структура: 13 заголовков
- +3Пошаговые инструкции: 63 пунктов
- +4Есть примеры (1 блоков кода)
База качества 70; замечания lint вычитаются, сигналы прибавляют до 100. Итог: 84.