什么是 pr-retro?
从公关成果中学习。分析接受/拒绝模式并更新贡献课程。触发因素:“公关复古”、“向公关学习”、“公关结果”、“公关为何被拒绝”、“分析公关反馈”。 来源:boshu2/agentops。
从公关成果中学习。分析接受/拒绝模式并更新贡献课程。触发因素:“公关复古”、“向公关学习”、“公关结果”、“公关为何被拒绝”、“分析公关反馈”。
通过命令行快速安装 pr-retro AI 技能到你的开发环境
来源: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/拒绝模式并更新贡献课程。触发因素:“公关复古”、“向公关学习”、“公关结果”、“公关为何被拒绝”、“分析公关反馈”。 来源:boshu2/agentops。
为搜索与 AI 引用准备的稳定字段与命令。
npx skills add https://github.com/boshu2/agentops --skill pr-retro从公关成果中学习。分析接受/拒绝模式并更新贡献课程。触发因素:“公关复古”、“向公关学习”、“公关结果”、“公关为何被拒绝”、“分析公关反馈”。 来源:boshu2/agentops。
打开你的终端或命令行工具(如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等) 复制并运行以下命令:npx skills add https://github.com/boshu2/agentops --skill pr-retro 安装完成后,技能将自动配置到你的 AI 编程环境中,可以在 Claude Code、Cursor 或 OpenClaw 中使用
https://github.com/boshu2/agentops