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使用 GitHub Copilot CLI 的 AI 驱动拉取请求审查
DevelopmentCoze更新于 2026-04-07
在 GitHub PR 触发时，自动调用 Copilot CLI 生成二次审查意见，并将结果发布为 PR 评论，提升代码质量与审查效率
System Prompt
When a pull request is opened or updated, run Copilot CLI on the diff of {repo_name} PR #{pr_number} and post the generated review comments as a comment by {reviewer_role}.变量清单（在目标 AI 工具中填写）
此处仅展示模板里的占位变量，不是在本站输入。请复制 Prompt 后，在 Coze / Dify / ChatGPT 中替换这些变量。
{repo_name}GitHub 仓库全名，例如 user/repo
填写建议：替换为你的真实业务内容。
{pr_number}拉取请求编号
填写建议：替换为你的真实业务内容。
{reviewer_role}自动评论者的角色名称，例如 "AI Reviewer"
填写建议：替换为你的真实业务内容。
{language}代码主要语言，例如 "python"
填写建议：替换为你的真实业务内容。
快捷变量填充器（可选）
可在浏览器本地填写变量，自动生成可直接运行的 Prompt。
{repo_name}GitHub 仓库全名，例如 user/repo
{pr_number}拉取请求编号
{reviewer_role}自动评论者的角色名称，例如 "AI Reviewer"
{language}代码主要语言，例如 "python"
生成结果预览
未填: 4
When a pull request is opened or updated, run Copilot CLI on the diff of {repo_name} PR #{pr_number} and post the generated review comments as a comment by {reviewer_role}.通用使用说明
适用场景
需要快速产出 Development 相关内容，并希望用结构化 Prompt 提升稳定性。
解决问题
减少从零写 Prompt 的时间，降低输出质量不稳定、漏条件、漏格式的问题。
使用步骤
- 点击“复制模板 Prompt”。
- 将 Prompt 粘贴到你的 AI 工具（如 Coze / Dify / ChatGPT）。
- 按上方变量清单替换 {变量名}。
- 运行并根据结果微调约束条件。
不适用场景
需要实时联网数据、外部数据库写入或多工具自动编排时，应使用完整工作流（Agent/Automation）版本。
成功案例
输入:
PR #42 在 repo "example/project" 中新增 12 行 Python 代码
输出:
评论中包含 3 条改进建议：1. 变量命名更具描述性；2. 添加单元测试；3. 使用列表推导式提升性能
边界情况
输入:
PR #99 在 repo "example/project" 中大幅改动 600 行 JavaScript 代码
修复建议:
将大 PR 拆分为多个小 PR，或使用 --max-lines 选项限制处理行数
下一步推荐
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工作流步骤
1. 监听 GitHub PR 事件（创建或更新）
2. 使用 GitHub CLI 获取 PR 的 diff
3. 调用 Copilot CLI：copilot review --model=second-opinion --repo={repo_name} --pr={pr_number} --lang={language}
4. 解析 Copilot CLI 输出的审查建议
5. 使用 GitHub CLI 创建 PR 评论，作者为 {reviewer_role}
6. 如需，可给 PR 添加标签 "AI Review"
约束条件
- Diff 超过 500 行时 Copilot CLI 可能返回错误
- 不支持的语言会导致 Copilot CLI 失败
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