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【免费下载链接】openhumanOpenHuman is an open source personal AI for Mac, Windows and Linux — local-first memory, agent orchestration, and deep research.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/op/openhuman
Walkthrough
<2–4 句散文式概述：PR 做了什么、采用了什么方案、总体评价。 像人类向同事转述变更，不用列表。>
Changes
| File | Summary |
|---|---|
path/to/file1.ts | <该文件一行变更摘要> |
path/to/file2.rs | <…> |
Sequence of changes (if useful)
<可选：涉及多步流程时给一个 mermaid 时序/流程图；简单 PR 省略。>
Actionable comments ( )
🛑 Blockers
1.path/to/file.rs:42-56— <短标题>
<2–5 行说明：问题是什么、为什么错、下游影响。>
Suggested change:
// before <现状代码片段> // after <建议代码片段>⚠️ Major
2.app/src/components/Foo.tsx:110-128— <短标题>
💡 Refactor / suggestion
3.src/openhuman/bar/ops.rs:200-240— <短标题>
Nitpicks ( )
<单行条目：file:line，可附一行修法，一般不需要代码块。>
Questions for the author ( )
path/to/file.ts:88— <diff 中确实无法判断的问题>
Outside the diff
<阅读周边代码时注意到、不在 diff 内但相关的事项。可省略。>
Verified / looks good
<明确检查过且认为正确的点——表明评审是全面的，而非只找茬。>
Reply with one of:
apply all— 应用全部建议apply blockers+major— 只应用高严重度项apply 1,3,5— 应用指定编号项skip— 只评审，不改代码- 自由指令（如 “apply 1 and 2, skip the rename in 4”）
I will not change any code until you confirm.
评审内容还受五条硬性规则约束： 1. 每条 actionable 项必须带 **file:line** 或 **file:line-range**； 2. 每条 actionable 项必须包含**具体可执行的修改方案**——能给代码块就给代码块；“Consider refactoring” 不算建议，“把 40–60 行抽成 `fn parse_header(...)` 让重试分支复用它”才算； 3. before/after 代码块保持最小，仅展示变化本身； 4. 优先引用代码中的精确标识符/路径，而不是模糊描述； 5. **不虚构问题**——PR 干净就在 Walkthrough 里明说、各节保持简短；也不要重复 `cargo clippy` / ESLint 能自动抓的问题（除非 PR 新引入且 CI 尚未捕捉）——聚焦人类评审员才会提出的点。 报告末尾的“Reply with one of”交互协议是这个代理的另一个设计要点：把用户的确认收敛为几种可解析的应答格式（`apply all` / `apply blockers+major` / `apply 1,3,5` / `skip` / 自由指令），保证第 7 步能无歧义地执行。 ### 步骤 7：应用已批准的修改 用户答复之后： - 每次编辑前**重新读取周边代码**（状态可能已漂移）； - 尽可能一个逻辑关注点一个提交，提交信息格式： - `fix(<area>): <what changed>` —— bug 修复 - `refactor(<area>): <what changed>` —— 非行为变更 - `test(<area>): <what added>` —— 新增测试 - `docs(<area>): <what changed>` —— 纯文档 - 用户拒绝的项一律跳过，**不扩大范围**。 ### 步骤 8：运行质量套件 独立的部分尽量并行；与 diff 明显无关的套件跳过，但**格式化与 typecheck/lint 永远要跑**： ```bash # Frontend (if app/ changed) cd app && pnpm typecheck cd app && pnpm lint cd app && pnpm format # auto-fix cd app && pnpm test:unit # Rust (if src/ or app/src-tauri changed) cargo fmt --manifest-path Cargo.toml cargo check --manifest-path Cargo.toml cargo check --manifest-path app/src-tauri/Cargo.toml cargo test --manifest-path Cargo.toml这些命令均可在当前仓库直接验证：app/package.json 定义了compile（tsc --noEmit，根 package.json 暴露为typecheck）、lint（ESLint）、format（Prettier + cargo fmt）、test:unit（Vitest）；两个Cargo.toml（根核心 crate 与 Tauri shell）对应cargo check的两条 manifest 路径——CLAUDE.md 的 Commands 一节也给出了同样的命令基线。
步骤 9：提交自动修复并推送
- 格式化产物 →
chore(pr-reviewer): apply formatting； - 非平凡的 lint 自动修复 → 单独一个提交；
- 推送前
git status --short必须为空； git push被拒时git pull --rebase后再推；- 禁用
--no-verify、amend、force-push（唯一例外：经用户批准的冲突解决 rebase 后允许--force-with-lease）； - 无推送权限的 fork PR：明确报告“提交停留在本地”，并给作者操作指引。
步骤 10：最终报告
## PR #<N> — Review applied ### Suggestions raised: <total> - Applied: <n> (blockers: x, major: y, refactor: z, nitpicks: w) - Skipped (per user): <n> - Deferred (questions): <n> ### Commits pushed - <sha> fix(<area>): ... - <sha> chore(pr-reviewer): apply formatting ### Quality suite - typecheck: pass/fail - lint: pass/fail (N autofixes) - unit tests: <passed>/<total> - cargo check (core): pass/fail - cargo check (tauri): pass/fail - cargo test: <passed>/<total> ### Outstanding questions for the author - <list, or "none"> ### PR URL <url>【免费下载链接】openhumanOpenHuman is an open source personal AI for Mac, Windows and Linux — local-first memory, agent orchestration, and deep research.项目地址: https://gitcode.com/GitHub_Trending/op/openhuman
创作声明：本文部分内容由AI辅助生成（AIGC），仅供参考
