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使用 GitHub Copilot 自动化拉取请求审查
DevelopmentCoze更新于 2026-05-25
通过自动获取 PR 差异、使用 AI 生成审查意见并直接提交到 GitHub，提升代码质量与审查效率，适用于中小型团队快速迭代。
System Prompt
获取仓库 {repo_url} 中 PR {pr_number} 的差异，分析变更并为角色 {reviewer_role} 生成简洁的审查评论。请以 JSON 格式输出，字段包括：file、line、comment。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_url}GitHub 仓库完整 URL，例如 https://github.com/owner/repo
填写建议：替换为你的真实业务内容。
{pr_number}拉取请求编号，例如 42
填写建议：替换为你的真实业务内容。
{reviewer_role}审查者角色，例如 "高级后端工程师"
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_url}GitHub 仓库完整 URL，例如 https://github.com/owner/repo
{pr_number}拉取请求编号，例如 42
{reviewer_role}审查者角色，例如 "高级后端工程师"
生成结果预览
未填: 3
获取仓库 {repo_url} 中 PR {pr_number} 的差异，分析变更并为角色 {reviewer_role} 生成简洁的审查评论。请以 JSON 格式输出，字段包括：file、line、comment。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:
repo_url: https://github.com/example/repo
pr_number: 42
reviewer_role: 高级后端工程师
输出:
[{"file":"src/main.py","line":10,"comment":"考虑使用更安全的随机数生成方式。"},{"file":"tests/test_main.py","line":5,"comment":"缺少对异常情况的单元测试。"}]
边界情况
输入:
repo_url: https://github.com/invalid/repo
pr_number: 999
reviewer_role: 高级后端工程师
修复建议:
确认仓库 URL 正确且 PR 编号存在。
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工作流步骤
1. 使用 GitHub API 获取 PR {pr_number} 的 diff。
2. 将 diff 发送至 OpenAI，使用系统提示让模型生成审查评论。
3. 解析模型返回的 JSON，提取 file、line、comment。
4. 调用 GitHub API 将评论批量提交到 PR。
5. 通过 Slack 或邮件通知相关团队成员。
约束条件
- PR 差异超过 10,000 行时，建议分批处理或限制模型输入长度。
- 私有仓库需提供有效的访问令牌。
- PR 无任何更改时，返回空审查评论。
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