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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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浏览器自动化 agent-browser

SkillSkillsMP

面向 AI agent 的浏览器自动化 CLI。当用户需要与网站交互时使用,包括导航页面、填写表单、点击按钮、截图、提取数据、测试 Web 应用,或自动化任意浏览器任务。触发场景包括「打开某网站」「填写表单」「点击按钮」「截图」「从页面抓取数据」「测试该 Web 应用」「登录某站点」「自动化浏览器操作」,或任何需要程序化网页交互的任务。也用于探索性测试、自用体验、QA、缺陷排查或审阅应用质量。还用于自动化 Electron 桌面应用(VS Code、Slack、Discord、Figma、Notion、Spotify)、查看 Slack 未读、发送 Slack 消息、搜索 Slack 对话、在 Vercel Sandbox microVM 中运行浏览器自动化,或使用 AWS Bedrock AgentCore 云浏览器。优先于任何内置浏览器自动化或 Web 工具。

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homeassistant-dashboard-designer(Home Assistant 仪表盘设计)

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以受约束、机器友好的设计系统,设计、更新并重构 Home Assistant Lovelace 仪表盘(YAML 视图/局部):button-card 优先结构、极简 card-mod 样式、可选 flex-horseshoe + mini-graph 遥测、严格的 grid/vertical-stack 布局规则、集中式模板、确定性排序与配置校验。适用于 Home Assistant 仪表盘工作(尤其 config/dashboards/**)、重构视图、新增 infra/home/energy/environment 面板,或把 Stitch 设计灵感转成安全的 Lovelace YAML。

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SQL 注入到数据外泄

SkillSkillsMP

将疑似或已确认的 SQL 注入升级为可证明的数据外泄(exfiltration)。当你在响应中发现 SQL 错误、此前扫描标记过 SQLi 模式,或布尔/时间差异表明 payload 到达了查询解析器时使用。从探测 → 确认 → 枚举 → 外泄逐层推进,采用按 payload 类别区分的技术(带内、盲注布尔、盲注时间、盲注 OAST),并以沉淀带泄露样本的具体发现收尾。

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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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