Disponibilidade de material de apoio

Esta cópia do catálogo contém as orientações inline abaixo, mas não inclui os seguintes caminhos de suporte. Eles são pré-requisitos externos, não arquivos empacotados:

• <support-root>/scripts/fetch_pr_checks.py
• <support-root>/scripts/fetch_pr_feedback.py

Solicite o material de apoio original ou uma instalação existente antes de usar uma etapa que dependa desses caminhos; este catálogo não identifica uma fonte de download verificada para eles. Resolva cada caminho em relação a essa instalação, inspecione seu conteúdo e verifique quaisquer licenças e pré-requisitos de execução aplicáveis. Não execute um comando nem afirme que um procedimento referenciado foi seguido até que seu arquivo necessário exista. Não fabrique os scripts ausentes nem trate um arquivo não relacionado com o mesmo nome como equivalente. Etapas independentes totalmente documentadas aqui podem prosseguir dentro do escopo autorizado do usuário; relate qualquer etapa dependente como indisponível.

Iterar no PR até que o CI passe

Itere continuamente no branch atual até que todas as verificações de CI passem e o feedback da revisão seja abordado.

Requer: GitHub CLI (gh) autenticado.

Importante: Todos os scripts devem ser executados a partir do diretório raiz do repositório (onde .git está localizado), não do diretório da skill. Use o caminho completo para o script via ${CLAUDE_SKILL_ROOT}.

Scripts Empacotados

scripts/fetch_pr_checks.py

Busca o status das verificações de CI e extrai trechos de falha dos logs.

uv run ${CLAUDE_SKILL_ROOT}/scripts/fetch_pr_checks.py [--pr NUMBER]

Retorna JSON:

{
  "pr": {"number": 123, "branch": "feat/foo"},
  "summary": {"total": 5, "passed": 3, "failed": 2, "pending": 0},
  "checks": [
    {"name": "tests", "status": "fail", "log_snippet": "...", "run_id": 123},
    {"name": "lint", "status": "pass"}
  ]
}

scripts/fetch_pr_feedback.py

Busca e categoriza o feedback da revisão de PR usando a escala LOGAF.

uv run ${CLAUDE_SKILL_ROOT}/scripts/fetch_pr_feedback.py [--pr NUMBER]

Retorna JSON com o feedback categorizado como:

• high - Deve ser abordado antes do merge (h:, bloqueador, alterações solicitadas)
• medium - Deve ser abordado (m:, feedback padrão)
• low - Opcional (l:, nit, estilo, sugestão)
• bot - Comentários automatizados informativos (Codecov, Dependabot, etc.)
• resolved - Tópicos já resolvidos

O feedback do bot de revisão (do Sentry, Warden, Cursor, Bugbot, CodeQL, etc.) aparece em high/medium/low com review_bot: true — ele NÃO é colocado no bucket bot.

Cada item de feedback também pode incluir:

• thread_id - ID do nó GraphQL para comentários de revisão inline (usado para respostas)

Fluxo de Trabalho

1. Identificar PR

gh pr view --json number,url,headRefName

Pare se não houver PR para o branch atual.

2. Coletar Feedback da Revisão

Execute ${CLAUDE_SKILL_ROOT}/scripts/fetch_pr_feedback.py para obter o feedback categorizado já postado no PR.

3. Lidar com o Feedback por Prioridade LOGAF

Correção automática (sem prompt):

• high - deve ser abordado (bloqueadores, segurança, alterações solicitadas)
• medium - deve ser abordado (feedback padrão)

Ao corrigir o feedback:

• Entenda a causa raiz, não apenas o sintoma superficial
• Verifique problemas semelhantes em código próximo ou arquivos relacionados
• Corrija todas as instâncias, não apenas a mencionada

Isso inclui feedback do bot de revisão (itens com review_bot: true). Trate-o da mesma forma que o feedback humano:

• Problema real encontrado → corrija-o
• Falso positivo → ignore, mas explique o motivo em um breve comentário
• Nunca ignore silenciosamente o feedback do bot de revisão — sempre verifique a descoberta

Solicitar ao usuário a seleção:

• low - apresente uma lista numerada e pergunte qual abordar:

Found 3 low-priority suggestions:
1. [l] "Consider renaming this variable" - @reviewer in api.py:42
2. [nit] "Could use a list comprehension" - @reviewer in utils.py:18
3. [style] "Add a docstring" - @reviewer in models.py:55

Which would you like to address? (e.g., "1,3" or "all" or "none")

Ignorar silenciosamente:

• resolved tópicos
• bot comentários (apenas informativos — Codecov, Dependabot, etc.)

Respondendo a Comentários

Após processar cada comentário de revisão inline, responda no tópico do PR para reconhecer a ação tomada. Responda apenas a itens com um thread_id (comentários de revisão inline).

Quando responder:

• Itens high e medium — se corrigidos ou determinados como falsos positivos
• Itens low — se corrigidos ou recusados pelo usuário

…