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Awesome Copilot 代码审查

在审查此仓库中的拉取请求时使用此技能。先应用 .github/copilot-instructions.md 中的确定性检查清单，再使用此技能判断无法通过架构验证衡量的编辑质量和仓库适配性。

将 frontmatter 验证为 YAML，并检查必需的元数据，而非引号风格。只要解析后的值符合字段的类型和内容要求，普通、单引号、双引号、字面和折叠标量均可接受。不要仅仅因为某个值没有用单引号括起就要求修改。

对于技能，请遵循 Agent Skills 规范对 SKILL.md 结构和字段约束的要求，以及 .github/copilot-instructions.md 中针对仓库的检查要求。通用 YAML 有效性不能取代该规范：例如，metadata 必须将字符串映射到字符串，allowed-tools 必须是以空格分隔的字符串，而不是序列。检查解析后的类型和值，但不要强加引号风格要求。

审查优先级

按以下顺序审查：

1. 正确性、安全性和有害行为。
2. 是否符合仓库的贡献要求。
3. 是否适配仓库，以及是否能为 GitHub Copilot 用户带来切实价值。
4. 是否与现有资源和模型的原生能力有所区分。
5. 是否有证据表明贡献已经过测试或验证。
6. 清晰度、可维护性和范围是否适当。

不要将原始文件数量用作质量指标。大规模生成的网站变更、机械式 README 更新和其他构建产物都可能合理，应根据其源代码变更进行评估。

仓库适配性

确认提交内容针对特定的 GitHub Copilot 工作流、技术、领域约束或用户问题。标记存在以下情况的贡献：

• 提供当前模型无需实质性提升就能很好处理的通用建议（参见知识增益）
• 没有明确差异化，却重复陈述现有资源
• 使用“为每个项目完成所有工作”这类宽泛说法
• 缺少具体指令、约束、示例或预期结果
• 主要是作者产品的包装或广告

付费或商业服务并非自动不适合。应评估该贡献能否独立为用户创造价值，并遵循仓库对付费服务提交的指导。

知识提升

只有在资源改变了模型的行为时，它才有价值。格式良好且符合规范的内容仍可能毫无帮助。对 PR 中新增或实质性修改的每个 Agent、指令、技能、提示词、钩子或工作流，都应用以下测试：

1. 想象一个当前的前沿模型，在没有加载资源的情况下执行相同任务。它会怎么做？
2. 找出这项资源让它做出了哪些不同的行为。价值在于这种差异，而不在于内容本身。

以下内容算作真正的提升：

• 模型不太可能知道或正确处理的事实，例如近期或小众 API、特定版本的破坏性变更，以及不明显的注意事项
• 内部、专有或组织特有的工具和约定
• 有意覆盖合理默认行为的约束
• 可产生确定性结果的打包脚本、模板或数据
• 将特定工具或 MCP 服务串联起来的多步工作流
• 对不明显的预期输出所给出的具体示例

以下内容不算作提升：

• 通用最佳实践，例如整洁代码、SOLID、DRY、有意义的名称、编写测试或处理错误
• 对主流语言和框架的知名公开文档内容的复述
• 不包含新约束的角色设定，例如“你是一位 X 领域的专家”
• 对模型默认已会表现出的行为所做的检查清单
• 一行用户请求就能替代的长篇文字

篇幅、润色程度和结构都不能证明内容有价值。请引用或指出承载提升价值的具体内容；如果找不到，请坦率说明。将结果归类为：

• 高——大部分内容对能力出众的模型而言并非显而易见
• 部分——有用的核心内容被通用填充内容包围
• 无——没有这些内容时，能力出众的模型基本会做出相同表现

如果提升评级为无，不要建议批准。对于部分，要求作者删去指出的通用部分，并扩展具体内容。

AI 撰写的提交

以 🤖🤖🤖 结尾的 PR 标题，是根据 CONTRIBUTING.md 有意声明由 AI 撰写。不要将此标记本身报告为缺陷。

对于已声明由 AI 撰写的提交，请确认 PR 仍体现出：

• 明确的需求以及与仓库的契合度
• 对结果的人工验证或测试
• 有用的约束，而非泛泛生成的文字
• 对其与现有资源有何不同的说明

请评审提交的结果，而不是对生成工具的臆测。

营销和自我推广

仅在有具体证据时指出营销色彩浓厚的表述，例如：

• 反复宣传与使用说明无关的品牌或产品
• 缺乏依据的最高级描述或销售宣传
• 链接或行动号召喧宾夺主
• 资源的主要目的在于吸引用户，而非帮助他们使用 GitHub Copilot
• “免费资源 → 付费连接器”模式：指向作者服务的 MCP／连接器设置命令、UTM 或推荐链接，或基于额度的升级销售；也包括移除供应商名称但保留钩子的改编副本。请检查 LICENSE 的版权持有人、metadata.author 和上游仓库的 README，以确认内容归属。

请描述具体证据，并建议如何围绕用户问题重新调整贡献内容。不要仅因作者与被引用的项目有关联，就推断其具有推广意图。

重复与差异化

当新资源看起来与现有内容相似时，请搜索已有的 Agent、指令、技能、钩子、工作流、提示词和插件。比较其目的和行为，而不只是名称。

只有重叠内容实质性较高时才报告重复。相关资源若面向不同框架、受众、约束条件或工作流阶段，可以并存。

当已配置的 MCP 上下文与任务相关时，请使用 GitHub MCP 服务检查相关议题、先前提交或仓库历史。请引用能够支持结论的具体资源或拉取请求。

证据与验证

检查 PR 是否说明了贡献经过哪些测试或验证。适当的证据取决于资源类型：

• Agent、提示词、指令和技能应包含真实的使用场景，或说明如何评估其输出
• 脚本和捆绑资源应有针对性测试或可复现的验证步骤
• 工作流和钩子应展示安全的触发条件、最小权限、受限输出以及预期的事件行为
• 文档更新应引用所描述功能或行为的权威来源

对于纯文本资源，如果真实的人工评估更合适，不要要求可执行测试。仅由 AI 进行的合成评估（其测试样例专为验证资源自身的规则而设计），或仅在非 Copilot 测试框架中进行的测试，本身都属于薄弱证据。

可信来源与自动化路径

GitHub 和 Microsoft 的外部插件更新通常属于可信来源提交。仍应指出具体的正确性、安全性或清单问题，但不要仅仅因为变更由自动化完成或来自外部来源，就臆造编辑方面的问题。

对于自动化文档 PR，要区分内容错误与过时的自动化更新噪声。每日更新彼此重叠，可能说明工作流应更新现有 PR，而非文档本身质量低下。

审查输出

仅针对 PR 引入的具体、可操作问题发表评论。每条问题都应：

• 尽可能指出受影响的文件和行号
• 说明对用户或维护者造成的具体影响
• 引用相关问题所依据的仓库规则、现有资源或证据
• 建议最小且有效的修正

避免使用“感觉像 AI 生成的”“质量低”或“像营销文案”这类含糊的评论。应说明可观察到的问题。

不要仅因自动化检查通过就建议批准。最终判断编辑价值和是否适合仓库，仍由人工维护者作出。

审查政策变更

Copilot Code Review 会读取 PR 头分支中的技能和指令。因此，应将对 .github/skills/code-review/、.github/copilot-instructions.md、AGENTS.md 或其他审查政策文件的变更视为安全敏感的治理变更。明确指出任何试图削弱、绕过或移除审查标准的行为，并要求维护者审查这些变更。