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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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内容迁移

SkillSkillsMP

接收来自外部来源的既有内容,按 PAI 目标分类体系为每个分块归类,并在批准后携带溯源提交。来源:.md/.markdown/.txt、stdin、PAI TELOS/MEMORY/KNOWLEDGE 目录、CLAUDE.md/.cursorrules/OpenAI Custom Instructions、Obsidian/Notion/Apple Notes 导出、日记转储。MigrateScan.ts 负责分块与分类,生成含各目标计数与置信度百分比的路由表。MigrateApprove.ts 审批循环:--approve-all、--approve-target、--review、--dry-run。UNCLEAR 永不批量批准。Phase 6 输出总结,并对稀疏区域建议 /interview。置信度:≥70% 自动批准;40-70% 确认;<40% 逐条走查。目标位置:TELOS(MISSION/GOALS/PROBLEMS/STRATEGIES/CHALLENGES/BELIEFS/WISDOM/MODELS/FRAMES/NARRATIVES/SPARKS)、IDEAL_STATE(逐维度显式确认)、preferences(BOOKS/AUTHORS/MOVIES/BANDS/RESTAURANTS/FOOD_PREFERENCES/LEARNING/MEETUPS/CIVIC)、Identity(PRINCIPAL_IDENTITY.md——总是提示确认)、Knowledge(MEMORY/KNOWLEDGE/{Ideas,P

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浏览器操作

SkillSkillsMP

通过 agent-browser 实现无头浏览器自动化——Rust CLI 守护进程,带持久化 auth profile,支持快速、可脚本化、并行的浏览器工作。支持批量命令、网络拦截、设备模拟、按站点 auth profile(一次有头登录,此后始终无头)、通过 --session 并行隔离会话。工作流:ReviewStories(将 YAML 用户故事分发到并行 UIReviewer)、Automate(加载并运行参数化 recipe 模板)、Update。通过 agent-browser 指令委派给通用 agent 做后台并行抓取。若站点有 bot 检测则回退到 Interceptor。适用场景:无头浏览器、批量抓取、快速截图、dev server 测试、并行浏览器、后台自动化、提取数据、审查 stories、自动化 recipe、批量截图、并行抓取多页。不适用于真实 Chrome 的部署验证或 UI 确认(用 Interceptor)。不适用于简单单 URL 抓取(用 WebFetch)。不适用于验证码或 bot 检测绕过(用 BrightData 或

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数据抓取 Apify

SkillSkillsMP

通过 Apify actor 抓取社交媒体平台、商业数据与电商内容——Instagram 资料/帖子/话题标签/评论、LinkedIn 资料/职位/帖子、TikTok 资料/话题标签/视频/评论、YouTube 频道/搜索/评论、Facebook 帖子/群组/评论、Google Maps 商家搜索并提取联系方式/评论/图片、Amazon 商品/评论/价格,以及配合自定义 pageFunction 提取逻辑的通用多页网页爬取。基于文件的 TypeScript 封装(scrapeInstagramProfile、searchGoogleMaps、scrapeAmazonProduct、scrapeWebsite 等)在返回模型上下文前于代码中过滤与转换数据,相比直接走 MCP 协议可节省 95-99% 的 token。通过 Promise.all 并行查询多平台,支撑社媒监听看板。线索富化流水线:Google Maps → 合格过滤 → 可选 LinkedIn 富化。可同时在 Instagram、YouTube、TikTok 上做竞品分析。适用场景:抓取 Instagram、抓取 LinkedIn、抓取 TikTok、抓取 YouTube、抓取 Faceboo

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数据抓取 Apify

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通过 Apify actor 抓取社交媒体平台、商业数据与电商内容——Instagram 资料/帖子/话题标签/评论、LinkedIn 资料/职位/帖子、TikTok 资料/话题标签/视频/评论、YouTube 频道/搜索/评论、Facebook 帖子/群组/评论、Google Maps 商家搜索并提取联系方式/评论/图片、Amazon 商品/评论/价格,以及配合自定义 pageFunction 提取逻辑的通用多页网页爬取。基于文件的 TypeScript 封装(scrapeInstagramProfile、searchGoogleMaps、scrapeAmazonProduct、scrapeWebsite 等)在返回模型上下文前于代码中过滤与转换数据,相比直接走 MCP 协议可节省 95-99% 的 token。通过 Promise.all 并行查询多平台,支撑社媒监听看板。线索富化流水线:Google Maps → 合格过滤 → 可选 LinkedIn 富化。可同时在 Instagram、YouTube、TikTok 上做竞品分析。适用场景:抓取 Instagram、抓取 LinkedIn、抓取 TikTok、抓取 YouTube、抓取 Faceboo

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agent-browser(浏览器自动化 CLI)

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,包括页面导航、填写表单、点击按钮、截图、提取数据、测试 Web 应用或自动化任何浏览器任务。触发语包括「打开网站」「填写表单」「点击按钮」「截图」「抓取页面数据」「测试这个 Web 应用」「登录网站」「自动化浏览器操作」等需要程序化网页交互的任务。

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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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