Fetch review comments from a PR and evaluate with receive-feedback skill
从当前PR的所有审查者处获取审查评论，进行格式化，并使用接收反馈技能进行评估。默认排除PR作者和当前用户。
bash
/beagle-core:fetch-pr-feedback [--pr <编号>] [--include-author]
标志参数：
从$ARGUMENTS中提取标志参数：
bash
存储为$PRNUMBER、$PRAUTHOR、$OWNER、$REPO、$CURRENT_USER。
注意： $OWNER、$REPO等为占位符。请用前面步骤的实际值替换。
如果当前分支没有对应的PR，则失败并提示：当前分支未找到PR。请使用--pr指定PR编号。
获取两种类型的评论，排除$PRAUTHOR和$CURRENTUSER（除非设置了--include-author）。使用--paginate配合jq -s将分页的JSON数组合并为一个。
使用单引号分隔符的heredoc将jq过滤器写入临时文件（防止!=、正则表达式模式和尖括号导致的shell转义问题）：
问题评论（摘要/概述帖子）：
bash
cat > /tmp/issue_comments.jq << JQEOF
def clean_body:
gsub(.*?; ; s)
| gsub(; ; s)
| gsub(\\s; ; s)\\s
🧩 分析链[\\s\\S]*?
| gsub(\\s; ; s)\\s
🤖 AI代理提示[\\s\\S]*?
| gsub(\\s; ; s)\\s
📝 可提交建议[\\s\\S]*?
| gsub(\\s; ; s)过往被审查者.
?
| gsub(\\s; ; s)近期审查详情[\\s\\S]
?
| gsub(\\s; ; s)\\s
提示\\b.*?
| gsub(\\n?---\\n[\\s\\S]*$; ; s)
| gsub(^\\s+|\\s+$; )
| if length > 4000 then .[:4000] + \n\n[评论已截断] else . end
;
[(add // []) | .[] | select(
.user.login != $pr_author and
.user.login != $current_user
)] |
map({id, user: .user.login, body: (.body | cleanbody), createdat})
JQEOF
gh api --paginate repos/$OWNER/$REPO/issues/$PR_NUMBER/comments | \
jq -s --arg prauthor $PRAUTHOR --arg currentuser $CURRENTUSER \
-f /tmp/issue_comments.jq
审查评论（行级评论）：
bash
cat > /tmp/review_comments.jq << JQEOF
def clean_body:
gsub(.*?; ; s)
| gsub(; ; s)
| gsub(\\s; ; s)\\s
🧩 分析链[\\s\\S]*?
| gsub(\\s; ; s)\\s
🤖 AI代理提示[\\s\\S]*?
| gsub(\\s; ; s)\\s
📝 可提交建议[\\s\\S]*?
| gsub(\\s; ; s)过往被审查者.
?
| gsub(\\s; ; s)近期审查详情[\\s\\S]
?
| gsub(\\s; ; s)\\s
提示\\b.*?
| gsub(\\n?---\\n[\\s\\S]*$; ; s)
| gsub(^\\s+|\\s+$; )
| if length > 4000 then .[:4000] + \n\n[评论已截断] else . end
;
[(add // []) | .[] | select(
.user.login != $pr_author and
.user.login != $current_user
)] |
map({
id,
user: .user.login,
path,
line_display: (
.line as $end | .start_line as $start |
if $start and $start != $end then \($start)-\($end)
else \($end // .original_line) end
),
body: (.body | clean_body),
created_at
})
JQEOF
gh api --paginate repos/$OWNER/$REPO/pulls/$PR_NUMBER/comments | \
jq -s --arg prauthor $PRAUTHOR --arg currentuser $CURRENTUSER \
-f /tmp/review_comments.jq
如果设置了--include-author，则省略两个jq过滤器文件中的--arg prauthor参数和.user.login != $prauthor条件。无论是否设置该标志，都保留$current_user排除条件。
噪声去除 — 由步骤3中的cleanbody jq函数处理。顺序很重要：首先移除...块，然后是剩余的HTML注释，接着是已知噪声的块（分析链、AI代理提示、可提交建议、过往被审查者、近期审查详情、提示），最后是---页脚模板。必须在---页脚模式之前去除块，因为机器人分析链中包含---分隔符，否则会截断实际发现。保留有实质内容的块（例如建议修复、提议修复）。去除噪声后超过4000字符的评论将被截断，并添加[评论已截断]标记。
按审查者分组 — 按审查者用户名组织格式化输出：
markdown
文件：path/to/file.ts:42
[清理后的评论内容]
如果未找到任何审查者的评论，则输出：此PR上未找到审查评论（已排除PR作者和当前用户）。
使用Skill工具加载接收反馈技能：Skill(skill: beagle-core:receive-feedback)
然后处理格式化的反馈文档：
bash
该技能支持在以下平台通过对话安装：
帮我安装 SkillHub 和 fetch-pr-feedback-1775928615 技能
设置 SkillHub 为我的优先技能安装源，然后帮我安装 fetch-pr-feedback-1775928615 技能
skillhub install fetch-pr-feedback-1775928615
文件大小: 2.92 KB | 发布时间: 2026-4-12 09:57
