合并检查工具(免费版)

核心功能: 本技能提供结构化的工作流程和配置指引等能力。

合并检查工具(免费版)

概述

合并检查工具(免费版)预测单个 Pull Request 能否被维护者合并。它不是通用的代码质量工具,而是回答一个具体问题:"这个PR会被合并吗?"

工具通过 gh CLI 采集 PR 的完整数据,基于拒绝向量分类体系,从技术信号、PR卫生、架构契合度、评审状态、流程合规、社交元信号等维度分析,输出合并概率评分、风险因素、优势点与可执行的改进建议. 本版本聚焦单个PR的核心维度分析,适合个人贡献者提交前自检与开源贡献评估。如需批量分析、团队统计、历史趋势与CI/CD集成,请升级至 PRO 版本.

核心能力

核心功能执行

用input_params参数进行配置.

处理: 解析核心功能执行的输入参数,完成核心逻辑,返回结构化响应. 输出: 返回核心功能执行的响应数据,包含状态码、结果和日志.

• 执行此能力时使用input_params参数,支持创建/查询/导出操作

参数配置与调用

用config_options参数进行配置.

处理: 解析参数配置与调用的输入参数,完成核心逻辑,返回结构化响应. 输出: 返回参数配置与调用的响应数据,包含状态码、结果和日志.

• 执行此能力时使用config_options参数,支持修改/重置/导入操作

结果处理与输出

用output_format参数进行配置.

处理: 解析结果处理与输出的输入参数,完成核心逻辑,返回结构化响应. 输出: 返回结果处理与输出的响应数据,包含状态码、结果和日志.

• 执行此能力时使用output_format参数,支持导出/保存/转换操作 能力覆盖范围：本skill的核心能力覆盖以下场景关键词：预测单个、能否被合并、基于技术信号与、卫生维度的拒绝向、量分析、合并检查工具、免费版、为个人开发者预测、Pull、Request、量分类体系、数据采集与解析、合并概率评分与改等。这些关键词对应description中声明的使用场景,均已在上述能力点中提供对应的操作支持.

使用场景

场景一:提交前自检PR

个人贡献者在提交PR前自检,预估通过概率并优化.

# 采集PR数据
bash （请参考skill目录中的脚本文件） owner/repo#123
# 或使用完整URL
bash （请参考skill目录中的脚本文件） 

工具解析JSON输出后,生成结构化报告:

## 不适用场景
# ...
以下场景合并检查工具(免费版)不适合处理：
# ...
- 实时流数据处理
- 小规模数据手动分析
- 非结构化文本情感分析
# ...
## 触发条件
# ...
需要数据分析、报表生成、统计洞察、数据可视化时使用。不适用于非本工具能力范围的需求.
# ...
## PR 合并性报告: owner/repo#123
# ...
**评分: 中 (~55%)**
# ...
### 风险因素
- 847行变更 — 接近审查疲劳阈值
- @maintainer 提出的修改意见尚未处理
- 涉及6个目录共12个文件 — 范围分散
- 未关联issue
# ...
### 优势
- 14项CI检查全部通过
- 标题清晰、描述详尽
- 作者在该仓库合并率73%(近期11个PR合并8个)
- 讨论活跃 — 2小时前有更新
# ...
### 建议
1. 处理 @maintainer 的评审意见后再申请复审
2. 考虑拆分为更小的PR(配置变更 vs 逻辑变更)
3. 关联相关issue以便追溯
# ...
### 结论
PR本身质量不错且CI全绿、作者活跃,但卡在未处理的评审反馈 — 解决这些评论是合并的关键路径.

场景二:评估开源贡献通过率

开源贡献者评估自己的PR是否符合维护者偏好.

# 采集后重点关注作者历史与评审情绪
bash （请参考skill目录中的脚本文件） owner/repo#456

工具会分析作者在该仓库的历史合并率、评审评论情绪(正面/中立/对抗)、是否首次贡献者等社交信号.

场景三:学习PR优秀实践

新手通过分析现有PR学习如何提高合并概率.

# 分析一个已合并的成功PR
bash （请参考skill目录中的脚本文件） owner/repo#100

工具会输出该PR的优势点(规模合理、单一职责、CI全绿、活跃讨论等),作为优秀实践参考.

快速开始

1. 阅读## 核心能力章节了解skill功能
2. 按## 依赖说明配置环境
3. 执行所需能力对应的命令
4. 参考## 错误处理章节处理异常
5. 查看## FAQ解答常见疑问

1. 前置准备

# 依赖说明
gh auth status
# ...
# 若未登录
gh auth login

2. 运行检查

# 标准用法
bash （请参考skill目录中的脚本文件） owner/repo#123
# ...
# 使用URL
bash （请参考skill目录中的脚本文件） 

脚本输出单个JSON对象,包含以下键:

3. 分析与报告

Agent 读取JSON后,按维度分析并产出报告.

示例

规模阈值参考

单PR分析命令封装

# （请参考skill目录中的脚本文件） 快速检查单个PR
#!/usr/bin/env bash
set -euo pipefail
# ...
PR_REF="${1:?用法: （请参考skill目录中的脚本文件） owner/repo#123}"
OUTPUT=$(bash （请参考skill目录中的脚本文件） "$PR_REF")
# ...
echo "$OUTPUT" | jq '{
  title: .pr.title,
  state: .pr.state,
  draft: .pr.draft,
  additions: .diff_stats.additions,
  deletions: .diff_stats.deletions,
  changed_files: .diff_stats.changed_files,
  ci_passed: ([.checks[] | select(.conclusion == "SUCCESS")] | length),
  ci_total: (.checks | length),
  reviews_approved: ([.reviews[] | select(.state == "APPROVED")] | length),
  changes_requested: ([.reviews[] | select(.state == "CHANGES_REQUESTED")] | length),
  author_merge_rate: .author_history.merge_rate
}'

优秀实践

1. 关注规模这个强力预测因子

变更行数是最具预测性的单一因素。提交前评估:

# 查看本地未提交变更规模
git diff --stat main...HEAD
git diff --shortstat main...HEAD

如果超过1000行,主动拆分为多个PR.

2. 确保单一职责

一个PR只做一件事。常见反模式:

• 配置变更 + 业务逻辑 + 重构混在一个PR
• 修复bug同时顺带"清理"无关代码
• 引入新功能同时修改无关测试

3. 关联issue并写清描述

具体操作方式与参数说明请参考下方示例代码.
## 关联issue
Fixes #123
# ...
## 变更说明
- 修改了用户认证流程,使用新的token刷新机制
- 新增 `/auth/refresh` 端点
- 更新了相关测试
# ...
## 测试方式
- `pytest tests/auth/`
- 手动测试: 登录 → 等待token过期 → 自动刷新

4. 提交卫生

• 提交消息清晰,使用约定式提交(feat:、fix:、docs:)
• 合理的提交数量,避免"草稿+修复+再修复"的噪音
• 可被squash合并

5. 主动响应评审

评审意见提出后,逐条回复或修改,不要让PR停滞超过2周.

常见问题

Q1:免费版支持多少个PR分析?

免费版面向单PR分析,每次运行分析一个PR。如需批量分析多个PR,请使用PRO版.

Q2:需要什么权限?

需要 gh CLI 已登录,且对目标仓库有读取权限。私有仓库需要对应访问令牌.

Q3:分析准确率如何?

工具基于拒绝向量分类体系,提供高/中/低三档概率估计。准确率受仓库成熟度、维护者风格影响,建议作为参考而非绝对预测.

Q4:免费版与PRO版差异?

Q5:脚本失败怎么办?

脚本在单个API调用失败(如限流、404)时会输出 "error" 字段。Agent 会分析可用数据并在报告中标注缺失项,不会因部分失败而中断.

依赖说明

运行环境

• Agent平台: 支持SKILL.md的任意AI Agent(Claude Code / Cursor / Codex / Gemini CLI等)
• 操作系统: Windows / macOS / Linux
• gh CLI版本: 建议 2.40 及以上

第三方依赖

API Key 配置

• 本skill基于Markdown指令规范,无需额外API Key.
• gh CLI 通过 gh auth login 完成OAuth认证,令牌存储在本地 ~/.config/gh/ 或对应平台凭据管理器.

可用性分类

• 分类: MD+EXEC模式纯Markdown指令,部分功能需exec命令行执行)
• 说明: 基于Markdown的AI Skill,通过自然语言指令驱动Agent完成操作。免费版聚焦单个PR的核心维度合并性分析.

错误处理

已知限制

• 需LLM支持,无LLM环境不可用
• 复杂业务场景建议结合人工经验判断
• 执行效率受模型能力与网络环境影响