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使用场景/代码审查与 GitHub

代码审查 / GitHub MCP 推荐

拉取 PR、读 diff、查 Issue、管理仓库。适合 Code Review、发布说明、CI 问题排查。

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什么是代码审查与 GitHub?

GitHub MCP 让 AI 进入你的协作流程:拉取 PR diff 做代码审查、检索 Issue 历史定位已知问题、读取 CI 日志分析构建失败、汇总提交生成 changelog。官方 github/github-mcp-server 通过 GitHub API 或个人访问令牌(PAT)鉴权,Gitee / GitLab 也有对应实现。

Code Review 实践:把团队的评审规范写成 Skill(如「检查竞态、边界、错误处理,按严重度输出」),配合 GitHub MCP 让 AI 先过一遍 PR,人工只看 AI 标出的高风险行——审查耗时通常明显下降,且低級错误漏检更少。

权限建议:使用细粒度 PAT(只授予目标仓库 contents / pull-requests 读写),组织仓库务必开只读起步;让 AI 发布评论或合并前先要求确认,防止误操作污染协作记录。

适合做什么

  • PR 自动审查
  • 生成 changelog
  • 跨仓库 Issue 检索
  • 依赖安全告警跟进

不太适合

  • 替代人工安全审计
  • 在无授权仓库上操作

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Upstash Redis

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使用 @upstash/redis 在 serverless 与边缘运行时通过 HTTP 访问 Redis,并用 @upstash/ratelimit 实现限流。适用场景:涉及 Upstash Redis;在 Next.js 路由处理器或中间件、Vercel、Cloudflare Workers、Deno、Bun 中无需 TCP 连接池地访问 Redis;或需要基于 TTL 的 cache-aside 缓存、会话存储、计数器,以及固定窗口、滑动窗口、令牌桶实现的 429 限流。不适用于自建或基于 TCP 的 Redis 客户端(ioredis、node-redis)、Redis Cluster 管理或向量相似度检索。

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OpenShell 集群调试

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诊断 OpenShell gateway 部署为何不健康、不可达或无法创建 sandbox。适用于 gateway 健康失败、Docker/Podman 运行时问题、Helm 失败、Kubernetes 调度、TLS 或认证、gateway 拦截器、supervisor middleware 启动或运行时失败、外部 compute-driver socket、VM 驱动、sandbox 启动等问题。触发词:debug gateway、gateway failing、deployment failing、helm install failing、cluster health、gateway health、gateway not starting、health check failed、sandbox pending、docker driver、podman driver、kubernetes driver、external driver、compute driver socket、gateway interceptor、supervisor middleware、middleware failed、vm driver。

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Dynamo 文档维护

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在 Dynamo Fern 文档站上添加、更新、移动或删除内容——标准文档页面、目录驱动的配方与功能基准页面、示例、配方及翻译——始终保持与文档风格指南一致。适用于 docs/、recipes/ 或 examples/ 下的任何变更(新建页面、编辑、标签页或章节移动、重命名、移除、配方/基准页面、.zh-CN 翻译、版本切割),决定页面应归属的文档标签页(Kubernetes 指南 vs CLI 指南 vs 参考 vs 用例),以及任何需要修正 frontmatter、标题、链接、标注或术语的内容。

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managed-pentesting-with-strix(Strix 托管渗透测试)

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通过 strix cloud CLI 或 REST API 在 app.strix.ai 平台上对 Web 应用、API、仓库或本地工作区进行托管式渗透测试,无需本地 Docker 或 LLM key。可安全审阅并上传本地源码、注册资产、启动并轮询扫描、分诊漏洞、导出 SARIF、下载合规报告、启动 PR 审查、购买额度和配置定时任务或 webhook。适用于托管式、持续、定时、团队跟踪或沙箱 agent 的安全测试。

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盯守 GitHub PR

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在 GitHub PR 创建后持续轮询评审评论、CI 检查/工作流运行与可合并状态直至其被合并/关闭或需要人工介入。诊断失败原因、对疑似 flaky 失败最多重试 3 次,并在合适时自动修复并推送分支相关问题,同时持续监视未关闭的 PR 以便及时反馈新的评审意见。当用户要求 Codex 盯住某个 PR、观察 CI、处理评审评论,或持续关注未合并 PR 上的问题与反馈时使用。

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图像生成(Codex imagegen)

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当任务受益于 AI 生成的位图视觉(照片、插画、纹理、精灵图、样机、透明背景抠图)时生成或编辑位图图像。当 Codex 需要新建图像、变换既有图像或从参考衍生视觉变体,且产物应为位图素材而非仓库内的代码或矢量图时使用。若更适合编辑现有 SVG/矢量/代码原生资产、扩展既有图标或 logo 体系、或直接在 HTML/CSS/canvas 里画视觉,则不要使用。

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discourse-writing-html-css(Discourse HTML/CSS 编写)

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为 Discourse 核心、插件、主题与主题组件编写和修复 HTML/CSS/SCSS。在编写或修改模板(.gjs/.hbs)、样式表(.scss)、组件标记、类名、响应式布局、FormKit/select-kit 样式或处理 CSS 回归时使用。涵盖 Discourse 的 BEM 加独立修饰符命名、CSS 自定义属性色彩体系(主题化与暗色模式)、模板/HTML 约定、CSS 修复模式,以及样式表的存放位置。

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调试实验

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为查看自己结果的客户调试和支持 PostHog Experiments(A/B 测试)。只要粘贴了实验支持工单或客户提出结果相关问题就使用,最常见的是“为什么我的曝光不均?”“为什么某个变体没有流量?”“为什么我缺少/只见很少曝光?”“为什么出现偏差横幅?”“为什么 PostHog 的数字和我的 SQL 对不上?”。以只读方式拉取实验真实数据,对照已知成因清单匹配,产出面向客户的解释、修复方案与相关数字的评审。加载 diagnosing-experiment-results 作为深度诊断库。不触发:创建实验(用 creating-experiments)、仅配置放量(configuring-experiment-rollout)或指标(configuring-experiment-analytics)、询问生命周期问题(managing-experiment-lifecycle),或行为异常的是底层 feature flag 而非结果(用 debugging-feature-flags)。

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工程分析转化为 Insight

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把工程分析(PR / CI)数据转化为已保存的 PostHog insight、仪表盘与订阅,并说明如何用 SQL 直接查询产品数据。涵盖经 engineering-analytics-sources 发现按团队的 GitHub 仓库表、在 HogQL 中复刻精心的列语义、在涉及产品逻辑时读取暴露的 engineering_analytics_* 仓库视图(CI 成本、指纹化失败行、提交归属)、用 insight-create 保存查询,以及用 subscriptions-create 安排投递。当被要求“把这个存成 insight”“把 CI 健康度/合并时长做成仪表盘”“每周给我邮件发 PR 吞吐量”“画 CI 成本图”“跟踪首次评审时长”“订阅这些数字”“对 CI 成功率告警”或询问“工程分析读取哪些数据/表/视图”时使用。临时性 CI 与合并问题用 diagnosing-ci-and-merge-bottlenecks;调查某个具体 CI 失败用 investigating-ci-failures。

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PostHog 桌面应用开发

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将工作限定在 products/desktop 下的桌面应用——一个嵌套的独立 pnpm/turbo/Biome 工作区,由现已归档的 PostHog/code 仓库引入;PR、CI 与发布以 posthog/posthog 为唯一事实来源,且不属于根前端或 Django 构建。当用户说 /posthog-desktop,或开发 Electron 桌面应用、apps/code、apps/web、apps/mobile、packages/core、packages/ui、packages/workspace-server、@posthog/api-client、@posthog/agent 或代理框架时使用。把工作目录钉在 products/desktop,以该目录树的工具链与约定取代 monorepo 的,并界定树外允许触碰的少数路径(应用调用的 Django API、根目录的 desktop-* CI)。

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数据科学家 data-scientist

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以混合引擎策略进行专业数据处理:优先使用常驻内核引擎——DuckDB 加上常驻的 Python 技术栈(Polars/numpy/matplotlib),在 harness 支持的 js/py eval 内核中保持常驻,其他环境则用 bun/uv 单次执行——并按动作决定放置方式(内存内、流式、远端就地)。触发词:analyze the data、what is in this CSV/parquet/json、summarize this、group by、filter rows、sort by、join these files、merge datasets、time series trend、compare yesterday and today、distribution/histogram、correlation、clean duplicates、handle missing values、dataset larger than RAM、SQL query on files、DataFrame operations、chart/plot this data、DuckDB vs Polars selection、quick data exploration CLI。不适用于:纯文本/代码查看、配置文件或极小的内联计算。

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ACP 路由

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把针对 Claude Code、Cursor、Copilot、OpenClaw ACP、OpenCode、Gemini CLI、Qwen、Kiro、Kimi、iFlow、Factory Droid、Kilocode 或明确 ACP 工具链工作的自然语言请求,路由到 OpenClaw ACP 会话或直接由 acpx 驱动的会话(“传话筒”流程)。涉及编码代理线程请求时先读本技能,且仅使用 `sessions_spawn` 创建线程。Codex 聊天绑定默认走原生 Codex app-server 插件,除非明确要求 ACP 或后台生成会话需要 ACP。

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n8n 自托管部署

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使用 Docker Compose 部署在 Caddy 反向代理(自动 HTTPS)之后,将生产级自托管 n8n 端到端部署到一台全新的 Linux VM(通过 SSH)。每当用户想在自有服务器/VPS/主机(Hetzner、DigitalOcean、AWS EC2、裸金属等)上自托管、安装、设置、配置或部署 n8n——无论是单实例/常规模式还是带 worker 的队列模式——或更新、备份、恢复或加固这样的实例时使用。本技能针对自托管 n8n(Docker),不是 n8n Cloud,也不是构建工作流。它让 agent 先询问单实例还是队列模式,收集域名/SSH/时区输入,在机器上生成新密钥,并用 TLS 启动整套服务。触发于「deploy n8n」「self-host n8n」「install n8n on my server」「n8n docker compose」「n8n queue mode / workers / scaling」「n8n reverse proxy / SSL」「back up / update my n8n」等。

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常见问题

GitHub MCP 需要 OAuth 还是 Token?

本地 stdio 部署用个人访问令牌(推荐细粒度 PAT)最简单;多用户托管场景才需要 GitHub App / OAuth。环境变量名见资源详情页。

AI 审查会漏掉安全问题吗?

会。它是第一道过滤而非替代:语义类缺陷检出不错,但供应链、越权逻辑仍需专业审计与人工评审兜底。

私有仓库安全吗?

取决于模型提供方与令牌权限。企业内网可选本地模型 + 只读令牌;令牌务必设置过期与最小 scope,并定期轮换。

配套安装与配置教程

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