什麼是 pr-retro?
从公关成果中学习。分析接受/拒絕模式並更新貢獻課程。觸發因素:「公關復古」、「向公關學習」、「公關結果」、「公關為何被拒絕」、「分析公關回饋」。 來源:boshu2/agentops。
从公关成果中学习。分析接受/拒絕模式並更新貢獻課程。觸發因素:「公關復古」、「向公關學習」、「公關結果」、「公關為何被拒絕」、「分析公關回饋」。
透過命令列快速安裝 pr-retro AI 技能到你的開發環境
來源:boshu2/agentops。
After a PR is merged or rejected, analyze what worked and what didn't to improve future contributions.
| Merged | Success | What worked? | | Closed (not merged) | Rejected | Why? | | Open (stale) | Ignored/abandoned | What went wrong? | | Changes requested | Needs work | What feedback? |
| Style | Naming, formatting, conventions | | Technical | Algorithm, architecture, patterns | | Scope | Too big, scope creep, unrelated changes | | Testing | Missing tests, coverage, edge cases | | Documentation | Missing docs, unclear comments | | Process | Wrong branch, missing sign-off |
从公关成果中学习。分析接受/拒絕模式並更新貢獻課程。觸發因素:「公關復古」、「向公關學習」、「公關結果」、「公關為何被拒絕」、「分析公關回饋」。 來源:boshu2/agentops。
為搜尋與 AI 引用準備的穩定欄位與指令。
npx skills add https://github.com/boshu2/agentops --skill pr-retro从公关成果中学习。分析接受/拒絕模式並更新貢獻課程。觸發因素:「公關復古」、「向公關學習」、「公關結果」、「公關為何被拒絕」、「分析公關回饋」。 來源:boshu2/agentops。
開啟你的終端機或命令列工具(如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等) 複製並執行以下指令:npx skills add https://github.com/boshu2/agentops --skill pr-retro 安裝完成後,技能將自動設定到你的 AI 程式設計環境中,可以在 Claude Code、Cursor 或 OpenClaw 中使用
https://github.com/boshu2/agentops