PR 评论礼貌度评估器
判断 PR 审查评论是否礼貌，帮助维护友好的协作氛围。
技能文件本身仅声明判断PR评论是否礼貌，无明确的权限、确认、隔离或回滚机制；但仓库具有SECURITY.md披露安全政策，依赖中明确注明了已知漏洞排除（如GHSA-4xgf-cpjx-pc3j），表明一定程度的依赖安全考量。同时发布者身份未验证，缺乏明确的维护责任归属。扣分原因：技能未提及任何数据流透明度、用户确认或最小权限控制；仓库级的安全措施不能完全替代技能本身的信任设计。
技能描述简单，无指令或脚本可供执行，无法验证关键路径。仅提供了一个单一职责的说明，但没有任何输入输出示例或错误处理机制。扣分原因：没有可复现的测试或错误反馈，静态审查下无法评估其实际运行可靠性。
技能应用场景明确为PR评论礼貌性判断，但缺乏边界说明（如语言、上下文类型），触发条件不精确。仓库是英文项目，未提供中文支持信息，且未声明是否依赖海外服务，可能影响国内用户。扣分原因：适用边界不清晰，环境适配证据不足。
SKILL.md极简，无安装、依赖、示例、FAQ或已知限制说明；仓库有Apache 2.0许可证和版本号（pyproject.toml），但技能文件本身没有任何版本或更新路径。扣分原因：信息架构不完整，维护责任未明确。
技能声称判断PR评论礼貌性，但缺乏任何输出格式或验证证据，边际价值未知。扣分原因：价值主张无法验证，输出可用性证据不足。
技能无任何测试或第三方执行证据，只有简短的描述。仓库有CI工作流，但主要针对MCP服务器，与技能无直接关联。扣分原因：关键主张缺乏可验证证据。
- 该技能文件极简，缺乏输入/输出规范、错误处理和边界条件，实际应用可能产生不可靠结果。
- 仓库主要面向英文用户，且未提供中文文档或离线支持，中国大陆用户可能面临服务不可达问题。
- 发布者身份未验证，建议在采用前确认维护责任和更新路径。
这个 Skill 能做什么，适合哪些场景？
这是一个极简的 Agent 技能，用于评估 GitHub PR 审查评论的礼貌程度。它只关注评论是否听起来礼貌，不涉及代码风险或技术正确性。该技能包含一个 SKILL.md 文件，描述很简单，没有附带脚本或额外配置。它非常适合希望自动化审查沟通质量、确保团队互动积极健康的团队。
该技能读取 PR 审查评论，并基于语言线索判断其礼貌程度。它不执行任何代码分析、运行外部工具或调用网络服务，仅依赖模型的语言理解能力来输出主观判断。
- 在代码审查流程中，自动筛选出不礼貌的评论，提醒审查者调整语气。
- 维护开源项目时，监控社区贡献者的互动质量，及时介入冲突。
- 作为反馈循环的一部分，当模型生成的评论可能过于生硬时，先将其评估并优化。
- 在大型团队中，标准化审查文化，鼓励尊重和建设性反馈。
这个 Skill 有哪些优点和局限？
- 简单直接，无额外依赖，易于集成。
- 专注单一任务，输出明确。
- 有助于维护积极的协作氛围。
- 评测标准主观，可能因文化或语境产生误判。
- 无脚本或规则支持，完全依赖模型判断。
- 未提供测试或基准，准确度未经验证。
如何安装这个 Skill？
从仓库中获取 SKILL.md 文件，并将其放入你的 Agent 技能目录（如 Claude Code 的 skills 文件夹）。该技能没有额外依赖或安装步骤。
如何使用这个 Skill？
在支持 Agent 技能的环境中，通过自然语言指令触发。例如："评估这条 PR 评论是否礼貌：'你的代码真烂，重写吧。'" 技能会返回礼貌与否的判断。