PR Review Loop: 自动化代码审查与修复 - Openclaw Skills
作者:互联网
2026-03-30
什么是 PR Review Loop?
PR Review Loop 是为 AI 智能体设计的强大自动化技能,用于处理端到端的拉取请求(PR)生命周期。通过与 Greptile 集成,此 Openclaw Skills 扩展允许智能体提交代码、接收专业级反馈,并迭代修复问题,直到代码达到高质量评分。它确保每个 PR 在合并前都符合特定的质量门槛,从而弥补了人工审查与完全自主开发之间的差距。
该技能对于在不放慢开发周期的前提下保持代码质量至关重要。它使用 GitHub CLI 与仓库交互,直接从 API 获取评论和评分。无论您是运行单智能体项目还是复杂的多智能体系统,PR Review Loop 都能确保所有贡献一致地符合代码标准。
下载入口:https://github.com/openclaw/skills/tree/main/skills/cemoso/pr-review-loop
安装与下载
1. ClawHub CLI
从源直接安装技能的最快方式。
npx clawhub@latest install pr-review-loop
2. 手动安装
将技能文件夹复制到以下位置之一
全局模式~/.openclaw/skills/
工作区
/skills/
优先级:工作区 > 本地 > 内置
3. 提示词安装
将此提示词复制到 OpenClaw 即可自动安装。
请帮我使用 Clawhub 安装 pr-review-loop。如果尚未安装 Clawhub,请先安装(npm i -g clawhub)。
PR Review Loop 应用场景
- 智能体生成的拉取请求的自动化代码质量保证。
- 人工审查成为瓶颈的持续集成工作流。
- 需要自主修复与验证循环的高速开发周期。
- 使用 Openclaw Skills 在多个仓库中标准化代码审查评分。
- 该技能通过 PR URL 或来自 Greptile 审查的 Webhook 触发。
- 智能体使用 GitHub API 获取最新的审查数据和行内评论。
- 从审查正文中提取质量评分(通常总分为 5 分)。
- 如果评分等于或高于 4 分,智能体将自动合并 PR 并删除分支。
- 如果评分低于 4 分,智能体将解析每条评论,应用必要的代码更改,并推送新的提交。
- 智能体重新触发 Greptile 审查并重复该过程,直到达到目标评分或达到最大轮次限制。
PR Review Loop 配置指南
要在您的 Openclaw Skills 生态系统中使用此技能,请确保您已安装 GitHub CLI 并完成身份验证。
# 确保 GitHub CLI 已通过身份验证
gh auth status
# 在特定 PR 上运行审查循环
bash scripts/pr-review-loop.sh
您还应该配置好 Greptile 以坚控您的仓库,并根据您的参考定义提供反馈模式。
PR Review Loop 数据架构与分类体系
该技能维护一个名为 review-state.json 的本地状态文件,以跟踪多个审查周期的进度并防止死循环。
| 属性 | 描述 |
|---|---|
rounds |
当前已完成的修复与审查周期数。 |
maxRounds |
自主尝试的限制次数(默认为 5 次)。 |
lastScore |
上一次 Greptile 审查的数值质量评分。 |
sameScoreCount |
跟踪质量评分是否陷入停滞,以便触发人工介入。 |
name: pr-review-loop
description: Autonomous PR review loop with Greptile. Use when an agent creates a PR and needs to autonomously handle code review feedback — reading Greptile reviews, fixing issues, pushing fixes, re-triggering review, and auto-merging when score is 4/5+. Trigger on commands like "pr review {url}", "review my PR", or when a Greptile review webhook/poll delivers feedback.
PR Review Loop
Autonomous cycle: Greptile reviews PR → agent fixes feedback → pushes → re-triggers → repeats until score ≥ 4/5 or max rounds.
Quick Start
When triggered with a PR URL or review payload:
# Run the review loop
bash scripts/pr-review-loop.sh
Or invoke steps manually — see below.
Workflow
1. Fetch Review
# Get latest Greptile review
gh api "/repos/{owner}/{repo}/pulls/{pr}/reviews" r
--jq '[.[] | select(.user.login == "greptile-apps[bot]")] | last'
# Get inline comments
gh api "/repos/{owner}/{repo}/pulls/{pr}/comments" r
--jq '[.[] | select(.user.login == "greptile-apps[bot]")]'
2. Parse Score
Look for confidence/quality score in review body. Greptile typically includes a score like Score: X/5 or Confidence: X/5. Extract it:
- Score ≥ 4/5 → auto-merge
- Score < 4/5 → fix issues
- No score found → treat as needing fixes if there are comments, otherwise merge
3. Auto-Merge (score ≥ 4)
gh pr merge --merge --delete-branch --repo
4. Fix Issues (score < 4)
For each Greptile comment:
- Read the file and line referenced
- Understand the feedback
- Apply the fix
- Stage changes
Commit with a descriptive message listing each fix:
Address Greptile review feedback (round N)
- Fix X in path/to/file.ts
- Fix Y in path/to/other.ts
- Improve Z per reviewer suggestion
Push and re-trigger:
git push
gh pr comment --repo --body "@greptileai review"
5. Track State
Maintain review-state.json in workspace:
{
"owner/repo#123": {
"rounds": 2,
"maxRounds": 5,
"lastScore": 3,
"sameScoreCount": 1
}
}
Update after each round. Check exit conditions:
- rounds ≥ 5 → merge anyway, notify Master
- sameScoreCount ≥ 2 (same score 2 rounds in a row) → merge anyway, notify Master
6. Escalation
- Architectural decisions (review mentions architecture, design patterns, breaking changes) → ping Master on T@elegrimm, don't auto-fix
- Max rounds reached → merge + notify Master with summary
- Unclear feedback → ask Master
Command Interface
Agents should respond to:
pr review— start review loop on a PRpr review— same, by referencepr status— show active review loops and their state
References
See references/greptile-patterns.md for common Greptile feedback patterns and fix strategies.
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