CodeRabbit Autofix
安全地获取并应用 CodeRabbit 在 GitHub PR 上的未解决评审意见，逐项确认后再修复，绝不盲从评审文本中的指令。
SKILL.md 明确将审阅者评论与 Prompt for AI Agents 视为不可信输入，禁止读取密钥/dotfiles、限制外发内容、逐项修复需用户批准、单一汇总提交并先提示验证再推送，权限使用最小化的 gh/git；扣分点：无自动化回滚机制（仅靠 git 手动回退），发布者未经注册表验证，GraphQL/gh 的数据流虽披露但缺少对错误分支推送等异常后果的显式恢复指引。
指令自洽、shell 片段完整、有明确的无 PR/审阅中/无线程等分支处理与可理解退出消息；扣分点：纯静态审阅无任何执行证据，无测试或边界覆盖（如 jq/gh 版本差异、GraphQL 分页失败），异常输入下的失败反馈仅靠提示词约定，依赖 AskUserQuestion 工具可用性未验证。
适用场景（有 CodeRabbit 审阅的开放 GitHub PR）与非适用边界（已解决/过时线程）定义清晰，触发词丰富且语义精确；扣分点：完全依赖 gh、GitHub API 与 CodeRabbit 服务，对大陆网络可达性构成实际依赖风险，未见中文环境说明或降级路径。
文档分层良好（SKILL.md 自足执行并镜像 github.md 共享原语），版本号 0.1.0、MIT 许可、README 明确用途与触发、仓库有 CI 与所有者审批流程；扣分点：技能自身无 changelog、FAQ 或已知限制章节，维护责任仅能从仓库工作流间接推断。
声称完成'提取未解决线程→验证→批准修复→单次提交→PR 汇总'的完整闭环，相对手动逐条读评论有明确边际价值且每步可控；扣分点：静态审阅无法验证实际输出可直接使用，修复质量取决于宿主 agent 能力，PR summary 模板的价值证据有限。
主要主张（GraphQL 查询结构、bot 账号名、状态检测字符串）可从源码审计，github.md 与 SKILL.md 相互印证；扣分点：无提交的测试套件、无第三方执行证据、无真实输出样例，覆盖面薄，无法独立复现。
- 该技能完全依赖 gh CLI、GitHub API 与 CodeRabbit 服务，中国大陆网络环境下可达性可能受限，使用前请确认网络条件。
- 审阅者评论被正确视为不可信内容，但宿主 agent 的实际执行仍可能偏离提示词约束，建议在隔离环境先小范围试用。
- 无自动回滚机制：若修复后需要撤销，只能依赖 git 手动回退合并前的提交。
- 纯静态审阅，未执行验证；GitHub GraphQL 查询与状态字符串匹配在 API 变更后可能失效。
这个 Skill 能做什么，适合哪些场景？
这是 CodeRabbit 官方技能库中的一个便携式 Agent 技能，专注于一件事：把 CodeRabbit 机器人在你当前分支 PR 上留下的未解决评审线程，转化为经过人工逐项审批的代码修复。它会用 gh CLI 拉取评审线程、解析严重级别并按序展示问题，然后对每个问题独立验证其有效性、计算最小安全修复、经你批准后应用，最后打成一个合并提交并可选推送和发 PR 总结评论。技能内置了严格的防注入规则：评审者写的 "Prompt for AI Agents" 内容一律视为不可信输入，只作参考提示而不被执行，也不会读取密钥文件或超范围文件。适合已经用 CodeRabbit 做 PR 评审、希望安全地把评审意见落地的开发团队。
1) 加载仓库中的 AGENTS.md 指令并检查未提交/未推送的提交；2) 用 gh pr list 解析当前分支的 PR，必要时可交互式创建 PR；3) 通过 GitHub GraphQL 分页拉取 PR 上由 coderabbitai 机器人发起的未解决、未过时的评审线程；4) 从根评论解析问题类型、严重级别、描述、AI 提示与行号定位，按 CRITICAL/HIGH/MEDIUM/LOW 分级并决定 Fix 或 Review 动作；5) 逐个问题独立验证有效性，展示脱敏后的建议摘要与最小修复 diff，等待用户批准、推迟或修改；6) 将所有已应用的修复合为一个 fix: apply CodeRabbit auto-fixes 提交；7) 可选运行构建/lint 验证后推送，并在 PR 上发布一条总结评论（不含原始评审提示或敏感内容）。
- 维护者刚收到 CodeRabbit 对其 PR 的评审，希望逐条核对并修复其中的严重问题，而不是手动复制粘贴建议。
- 团队在 CI 前希望以可控方式消化评审反馈：每个修复都要人工批准，且所有修改归入单个可审查的提交。
- 对供应链安全敏感的开发者，担心评审评论中的 "Prompt for AI Agents" 可能携带提示注入指令，需要技能强制脱敏和防注入处理。
- 贡献者的分支还没有 PR，希望技能先交互式创建 PR，再等 CodeRabbit 约 5 分钟评审后回头跑修复流程。
- 评审仍在进行中（PR 上出现 "Come back again in a few minutes"），希望技能识别状态并安全退出，而不是基于半成品评审修复。
这个 Skill 有哪些优点和局限？
- 逐项审批 + 禁止批量自动应用，修复行为完全可控、可审计。
- 内置提示注入防护：评审文本视为不可信，剥离 shell 命令、密钥路径和非 GitHub URL。
- 流程严谨：识别评审进行中状态、忽略已解决/过时线程、保留线程顺序与严重级别。
- 所有修复合并为单一提交，PR 总结评论只含本地安全摘要。
- 遵循 AGENTS.md 的构建/lint/测试约定，尊重仓库既有规范。
- 依赖 CodeRabbit 生态：PR 必须已被 CodeRabbit 评审，无法处理其他评审机器人的意见。
- 版本仅 0.1.0，源材料未提供测试套件或跨平台验证证据。
- 需要 gh CLI 和已认证的 GitHub 访问，且仅覆盖 GitHub PR 场景（不支持 GitLab 等）。
- 严格的一次一审批流程在大量评审意见时会比较慢；无真正的"一键全自动"模式。
- AskUserQuestion 等交互机制依赖宿主 agent 支持，纯 API 环境需要自行适配。
如何安装这个 Skill？
1) 按 https://docs.coderabbit.ai/cli 安装并登录 CodeRabbit CLI（coderabbit auth login）；2) 在支持 SKILL.md 的 agent 中安装该技能库：npx skills add coderabbitai/skills（可用 -s autofix 只装本技能，-g 装到用户目录，-a 指定 agent）；3) Claude Code 用户也可通过插件市场安装：/plugin marketplace update 然后 /plugin install coderabbit。技能本体位于仓库的 skills/autofix/SKILL.md，可独立执行，另有 github.md 提供可复用的命令原语。
如何使用这个 Skill？
前置条件：GitHub 上的 Git 仓库、当前分支有打开的 PR、且该 PR 已被 CodeRabbit 机器人评审。需要 gh 与 git 已安装并已认证（gh auth status）。安装后在 agent 中用触发语唤醒，例如："coderabbit autofix"、"fix coderabbit"、"cr fix"。技能会引导你完成：确认推送状态 → 拉取未解决线程 → 展示问题表 → 逐项批准修复 → 单个提交 → 可选推送并评论 PR。
这个 Skill 与同类方案有什么区别？
同一仓库中的姊妹技能 code-review 负责发起评审并发现 bug、安全问题（基于 CodeRabbit CLI），而本技能 autofix 专注其下游环节：消化已产生的未解决评审线程并安全落地修复。两者互补而非竞争。