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開発中のプログラム変更点（プルリクエスト

⚡ ⏱ RAG構築 1週間 → 1日

📺 まず動画で見る(YouTube)

▶ 【衝撃】最強のAIエージェント「Claude Code」の最新機能・使い方・プログラミングをAIで効率化する超実践術を解説! ↗

※ jpskill.com 編集部が参考用に選んだ動画です。動画の内容と Skill の挙動は厳密には一致しないことがあります。

📜 元の英語説明(参考)

Review a PR for correctness, security, code quality, and testing issues. TRIGGER when user asks to review a PR, check PR quality, or give feedback on a PR.

🇯🇵 日本人クリエイター向け解説

一言でいうと

開発中のプログラム変更点（プルリクエスト

※ jpskill.com 編集部が日本のビジネス現場向けに補足した解説です。Skill本体の挙動とは独立した参考情報です。

⬇ このSkillをダウンロード(.skill) 元のソースを見る ↗

⚠️ ダウンロード・利用は自己責任でお願いします。当サイトは内容・動作・安全性について責任を負いません。

🎯 このSkillでできること

下記の説明文を読むと、このSkillがあなたに何をしてくれるかが分かります。Claudeにこの分野の依頼をすると、自動で発動します。

📦 インストール方法 (3ステップ)

1. 上の「ダウンロード」ボタンを押して .skill ファイルを取得
2. ファイル名の拡張子を .skill から .zip に変えて展開(macは自動展開可)
3. 展開してできたフォルダを、ホームフォルダの .claude/skills/ に置く
- · macOS / Linux: ~/.claude/skills/
- · Windows: %USERPROFILE%\.claude\skills\

Claude Code を再起動すれば完了。「このSkillを使って…」と話しかけなくても、関連する依頼で自動的に呼び出されます。

詳しい使い方ガイドを見る →

最終更新: 2026-05-17
取得日時: 2026-05-17
同梱ファイル: 1

💬 こう話しかけるだけ — サンプルプロンプト

› Pr Review を使って、最小構成のサンプルコードを示して
› Pr Review の主な使い方と注意点を教えて
› Pr Review を既存プロジェクトに組み込む方法を教えて

これをClaude Code に貼るだけで、このSkillが自動発動します。

📖 Claude が読む原文 SKILL.md(中身を展開)

この本文は AI(Claude)が読むための原文(英語または中国語)です。日本語訳は順次追加中。

PR Review

Find the PR

gh pr list --head $(git branch --show-current) --repo Significant-Gravitas/AutoGPT
gh pr view {N}

Read the PR description

Before reading code, understand the why, what, and how from the PR description:

gh pr view {N} --json body --jq '.body'

Every PR should have a Why / What / How structure. If any of these are missing, note it as feedback.

Read the diff

gh pr diff {N}

Fetch existing review comments

Before posting anything, fetch existing inline comments to avoid duplicates:

gh api repos/Significant-Gravitas/AutoGPT/pulls/{N}/comments --paginate
gh api repos/Significant-Gravitas/AutoGPT/pulls/{N}/reviews

What to check

Description quality: Does the PR description cover Why (motivation/problem), What (summary of changes), and How (approach/implementation details)? If any are missing, request them — you can't judge the approach without understanding the problem and intent.

Correctness: logic errors, off-by-one, missing edge cases, race conditions (TOCTOU in file access, credit charging), error handling gaps, async correctness (missing await, unclosed resources).

Security: input validation at boundaries, no injection (command, XSS, SQL), secrets not logged, file paths sanitized (os.path.basename() in error messages).

Code quality: apply rules from backend/frontend CLAUDE.md files.

Architecture: DRY, single responsibility, modular functions. Security() vs Depends() for FastAPI auth. data: for SSE events, : comment for heartbeats. transaction=True for Redis pipelines.

Testing: edge cases covered, colocated *_test.py (backend) / __tests__/ (frontend), mocks target where symbol is used not defined, AsyncMock for async.

Output format

Every comment must be prefixed with 🤖 and a criticality badge:

Tier	Badge	Meaning
Blocker	`🔴 Blocker`	Must fix before merge
Should Fix	`🟠 Should Fix`	Important improvement
Nice to Have	`🟡 Nice to Have`	Minor suggestion
Nit	`🔵 Nit`	Style / wording

Example: 🤖 🔴 **Blocker**: Missing error handling for X — suggest wrapping in try/except.

Post inline comments

For each finding, post an inline comment on the PR (do not just write a local report):

# Get the latest commit SHA for the PR
COMMIT_SHA=$(gh api repos/Significant-Gravitas/AutoGPT/pulls/{N} --jq '.head.sha')

# Post an inline comment on a specific file/line
gh api repos/Significant-Gravitas/AutoGPT/pulls/{N}/comments \
  -f body="🤖 🔴 **Blocker**: <description>" \
  -f commit_id="$COMMIT_SHA" \
  -f path="<file path>" \
  -F line=<line number>