用途
该技能面向希望借助 AI 自动化 GitHub 协作流程的团队，覆盖 PR 评审、Issue 分类、CI/CD 集成以及 Git 操作四类场景。资料将其定位为“受 Gemini CLI 与现代 DevOps 实践启发的 GitHub 工作流自动化模式集合”。适用时机包括：用 AI 自动化 PR 评审、搭建 Issue 分类自动化、创建 GitHub Actions 工作流、将 AI 集成进 CI/CD 流水线、自动化 Git 操作（如 rebase、cherry-pick）。
主要能力
- 自动化 PR 评审：提供 ai-review.yml 工作流示例，在 pull_request 的 opened/synchronize 事件触发时，检出代码、获取变更文件列表与 diff，通过 Anthropic SDK 调用模型生成评审内容，并以评论形式提交 PR review。
- 评审评论结构：示例给出了包含摘要、做得好的部分、潜在问题、改进建议和安全说明的模板。其“聚焦评审”部分展示如何只筛选特定代码文件类型，以及如何携带上下文文件内容发送给 AI。
- Issue 分类自动化：提供 issue-triage.yml 示例，在 issue 新建时用 AI 分析标题与正文，自动添加 bug、enhancement、question 等标签及优先级、area 标签，并可在缺少复现步骤时自动回复引导信息。另有分类提示词模板，要求返回类型、严重程度、区域、摘要、是否有复现步骤、是否首次贡献、建议标签与建议负责人等 JSON 字段。
- 过期管理：提供基于 actions/stale 的 stale.yml 示例，配置过期提示语、过期与关闭天数、标签以及豁免标签。
- CI/CD 集成：包含智能测试选择（按变更文件路径决定要运行的测试套件矩阵）、带 AI 风险评估的部署（分析提交记录给出风险等级、关注点与建议，高风险则失败并需人工审核）、以及自动回滚（通过 workflow_dispatch 触发，查找最近稳定版本、检出并部署、通过 Slack 通知团队）。
- Git 操作：包含自动 rebase（通过 PR 评论 /rebase 触发，检出 PR 分支、rebase 到 main 并 force-with-lease 推送后评论结果）、智能 cherry-pick（先分析是否冲突，冲突时建专门分支并尝试 AI 辅助解决）、以及分支清理（定期查找 30 天未更新的分支并创建清理 PR）。
使用方式
示例均以 GitHub Actions 工作流文件形式提供，需放入仓库的 .github/workflows/ 目录。部分步骤依赖仓库密钥，例如 AI Review 需配置 ANTHROPIC_API_KEY，rebase 与评论操作使用 GITHUB_TOKEN。AI 调用示例基于 actions/github-script@v7 与 @anthropic-ai/sdk，模型示例为 claude-sonnet-4-6。回滚通知示例使用 slackapi/slack-github-action@v1。安装与具体接入步骤在资料中未完整给出。
适用场景
适合需要将 AI 融入代码评审、问题跟踪和发布流程的开发团队，尤其是已有 GitHub Actions 使用基础、希望减少人工标签与重复 Git 操作的项目。
限制
资料未说明定价、所需模型额度的费用、支持的其他平台、实际效果与准确率，也未提供完整的安装命令或一键部署方式；各示例均需按自身仓库结构调整并按需补齐密钥与逻辑。