メンテナーに喜ばれる高品質なプルリクエストを生成、検証、管理するために設計された、Openclaw Skills 向けのプロフェッショナルな品質管理スキルです。
インストール＆ダウンロード
1. ClawHub CLI
レジストリから直接スキルをインストールする最速の方法です。
npx clawhub@latest install pull-request
2. 手動インストール
スキルフォルダを以下のいずれかの場所にコピーしてください
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ 優先順位：ワークスペース > ローカル > バンドル
3. プロンプトのインストール
このプロンプトをOpenClawにコピーするだけで、自動的にインストールされます。
Clawhubを使って pull-request をインストールして。Clawhubがインストールされていない場合は、先にインストールしてください（npm i -g clawhub）。
ダウンロードをご希望ですか？
ZIPアーカイブで生のスキルファイルを取得します。
Pull Request スキル とは？
Pull Request スキルは、コードの変更とリポジトリのメインブランチとの間のインテリジェントな仲介役として機能します。Openclaw Skills エコシステムに統合されており、すべての貢献が洗練され、プロジェクト固有のガイドラインを遵守し、メンテナーの時間を尊重することを保証する品質フィルターとして機能します。リポジトリのコンテキストを分析し、厳格な提出前プロトコルに従うことで、スタイルの不一致、過大な差分、ドキュメントの欠落などの一般的な落とし穴を開発者が回避できるように支援します。
このスキルは、プロの開発者と AI 支援のワークフローの両方のために構築されています。AI 生成コンテンツを明示し、すべての貢献が単一の論理的な変更に集中するようにすることで、透明性を強調しています。小さなタイポの修正であれ、新機能の提案であれ、このスキルはあなたの成果がオープンソースコミュニティの最高基準を満たすことを保証します。
Pull Request スキル のユースケース
- メンテナーに届く前にコードの品質を確保するため、提出前のチェックリストを自動化します。
- Openclaw Skills テンプレートを使用して、多様なプロジェクト間でプルリクエストの説明を標準化します。
- テスト状況や意図を明確に開示することで、AI 支援によるコードの貢献を管理します。
- 変更に事前の Issue での議論が必要か、直接 PR 可能かを評価します。
- 健全な貢献者の評判を維持するために、レート制限と放置防止を適用します。
Pull Request スキル の仕組み
- スキルはまず、特定のリポジトリのワークフローに適応するために、リポジトリ内の CONTRIBUTING.md ファイルをスキャンします。
- .editorconfig、prettier、eslint などの設定ファイルをチェックして技術的なコンテキストを収集し、既存のコードスタイルに合わせます。
- スキルは変更の範囲を評価します。変更が大きすぎる場合や機密性の高い API に影響を与える場合は、まず議論を促します。
- 内部の red-flags.md リストを使用して検証チェックを実行し、一般的なエラーや漏洩したシークレットを検出します。
- 事義定義されたテンプレートに基づいてプロフェッショナルな PR の説明が生成され、テストのレベルと AI の関与が明記されます。
- 提出後、スキルはフィードバックを監視し、48時間以内に回答が行われるようにするか、人間へエスカレーションします。
Pull Request スキル のセットアップ
このスキルを Openclaw Skills 環境に統合するには、ワークスペースが初期化されていることを確認し、以下の手順に従ってください：
# Pull Request スキルをインストールする
openclaw install pull-request
# 貢献者の ID を設定する
openclaw config set pr.contributor_name "あなたの名前"
# 現在のリポジトリのチェックリストを初期化する
openclaw pull-request --init
Pull Request スキル のデータスキーマとタクソノミー
Pull Request スキルは、以下のスキーマを通じてロジックと検証データを整理します：
| コンポーネント | 目的 |
|---|---|
checklist.md |
すべての提出前に実行される必須の品質チェックリスト。 |
red-flags.md |
ブロックすべきアンチパターンやセキュリティリスク（ハードコードされたシークレットなど）のデータベース。 |
repo-context.md |
収集されたリポジトリ設定、優先スタイル、貢献履歴を保存。 |
templates.md |
バグ修正、機能追加、RFC 用のさまざまな Markdown テンプレート。 |
すべての AI 支援 PR には、完全な透明性を確保するために、untested（未テスト）、lightly tested（軽微なテスト済み）、または fully tested（テスト完了）を含むメタデータタグが自動的に付与されます。
Pull Request スキル の高度な機能
- 小さなバグ修正と大規模なアーキテクチャ変更を区別する、コンテキスト認識型の Issue ポリシー検出。
- Openclaw Skills を倫理的に使用するために、PR のタイトルと説明に AI 開示マーカーを自動追加。
- リポジトリへの過剰な投稿を防ぐための統合されたレート制限（提出間に24時間のクールダウンを適用）。
- レビューのフィードバックが48時間以内に対処されない場合に人間へのエスカレーションをトリガーする放置防止システム。
- 変更が5ファイル以上または200行以上のコードに及ぶ場合にプロセスを停止するスコープ境界の強制。
SKILL.md
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METADATA
特徴*
