让 AI 自动迭代 PR 直到 CI 通过 #

解决 PR 提交后反复面对 CI 报错、手动阅读日志、修改代码、推送等待的低效循环。通过 AI 自动抓取 CI 失败片段和评审意见，快速迭代直到所有检查项变绿。

为什么需要这个技能 #

在标准的开发流程中，提交一个 PR 后往往需要经历多次“提交 $\to$ 等待 CI $\to$ 发现报错 $\to$ 本地修复 $\to$ 再次提交”的循环。尤其是面对复杂的 Lint 错误、类型检查失败或间歇性的测试失败时，这种往返极其耗时。

本技能让 AI 能够扮演一个“勤奋的初级工程师”：它不仅能自动读取 GitHub CI 的失败日志，还能根据评审人的反馈（分为高、中、低优先级）自动做出响应，并在本地验证后推送，极大地缩短了代码合并的周期。

适用场景 #

• 修复 CI 失败：当 CI 跑挂时，让 AI 自动分析 log_snippet 并定位根因。
• 处理 Review 反馈：自动处理评审人提出的阻塞性（High）或建议性（Medium）修改。
• 自动化闭环：在复杂的项目中，需要 AI 持续迭代直到所有检查通过且无遗留问题。

核心工作流 #

1. 状态感知：利用 gh CLI 识别当前 PR 状态，通过 fetch_pr_checks.py 获取具体的 CI 失败片段。
2. 优先级分发：使用 fetch_pr_feedback.py 将评审意见按 LOGAF 量表分类：
   • High/Medium：必须或应该处理，AI 自动修复并推送。
   • Low：可选建议，AI 列出清单由用户决定是否处理。
   • Bot/Resolved：静默跳过。
3. 精准修复：AI 阅读日志 $\to$ 追溯根因 $\to$ 最小化修改 $\to$ 本地运行相关测试验证。
4. 闭环反馈：修复后，AI 使用 GraphQL mutation 在 PR 线程中回复处理结果（带上 — Claude Code 签名）。
5. 循环监控：在 CI 状态变为 pending 时等待，直到所有检查通过且无新高优先级反馈。

下载和安装 #

下载 iterate-pr 中文版 Skill ZIP

解压后将目录放入你的 AI 工具 skills 文件夹，重启工具后即可使用。具体路径参考内附的 USAGE.zh.md。

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