Getting it into your agent
One page per mod, every tool's command on it. A separate URL per tool would split the same page into five that compete with each other.
npx skills add aiya000/dotfiles --skill apply-pr-reviewgit clone --depth 1 https://github.com/aiya000/dotfilesWrote this? Show the measurements
A badge with what this costs and how it scanned, read live from this page, so it follows the numbers instead of freezing them. Markdown for a README, HTML for a documentation site or a project page.
[](https://agentmods.dev/skills/aiya000/dotfiles/apply-pr-review)<a href="https://agentmods.dev/skills/aiya000/dotfiles/apply-pr-review"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/aiya000/dotfiles/apply-pr-review/github.svg" alt="Measured on agentmods" height="20"></a>Or the 80×15 button, for a site that already has a row of RSS and ATOM ones. Only the verdict fits; the numbers stay here.
<a href="https://agentmods.dev/skills/aiya000/dotfiles/apply-pr-review"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/aiya000/dotfiles/apply-pr-review.svg" alt="Reviewed on agentmods" width="80" height="20"></a>What it costs to keep this loaded
Counted locally with the o200k_base tokenizer, which is exact for GPT models; Claude uses its own tokenizer and its counts differ. Treat this as one consistent yardstick across the catalogue rather than a bill. Prices are per million input tokens.
| Model | Per session | Once invoked |
|---|---|---|
| Fable 5.1 | $0.00070 | $0.01461 |
| Opus 5.5 | $0.00028 | $0.00584 |
| Sonnet 5.5 | $0.00014 | $0.00292 |
| Haiku 4.5 | $0.00007 | $0.00146 |
Grade A, and why
apply-pr-review scanned grade A with 0 findings against 26 rules in 11 categories — prompt injection, anti-refusal, data exfiltration, privilege escalation, supply chain, agent snooping, system-prompt leakage, SSRF and excessive agency — measured 1mo ago.
A static scan of the body, not an audit. Every finding is printed with the line that produced it so you can judge whether it matters here. A mod is markdown that instructs an agent; that is exactly why what it instructs is worth reading.
Nothing flagged
None of the 26 patterns this scan looks for appear in this file: no shell pipes, no recursive deletes, no credential paths, no hidden text, no instruction-override or anti-refusal phrasing, no agent-config snooping. That is not a guarantee, it is the absence of the things that are checkable.
How it starts
The opening of the file, as written. The whole thing — 97 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
PRレビュー指摘の適用
目的
対象PRのレビュー指摘を漏れなく評価し、妥当な指摘を修正して、指摘ごとのConversationへ対応内容を日本語で返信する。
対象PRの決定
- ユーザーがPR番号またはURLを指定した場合は、そのPRを対象にする
- 指定がない場合は、現在のブランチに紐づくPRと会話の文脈から対象を特定する
- 対象を特定できない場合は、PR番号またはURLをユーザーに確認し、回答があるまで作業を止める
- 推測はできるが不明瞭な場合は、作業前に対象PRのURLを示して宣言する
- ユーザーが明示的に除外したレビューだけを対象外とし、それ以外のレビューをすべて対象にする
手順
1. 前提とPR情報を確認する
- Gitリポジトリ、現在のブランチ、remote、Git identityを確認する
gh auth statusでGitHub認証を確認するgh pr view <PR> --json number,title,body,url,headRefName,baseRefName,reviewDecision,reviews,commentsでPR情報を取得する- GitHub GraphQL APIを使い、inline review threadを含む全Conversation、コメント、返信、resolve状態、対象ファイル、行番号、node IDを取得する
gh pr view --commentsだけでinline review threadを取得できたと判断しない- 対象ブランチが現在のブランチと異なる場合は、勝手に別ブランチへ変更せずユーザーへ確認する
2. 全指摘を分類する
各指摘について、関連コードとリポジトリ規約を読み、次のいずれかに分類する。
- 対応する: 技術的に妥当で、修正を入れてよい
- 対応しない: 誤認、要件違反、セキュリティ低下、破壊的変更など、入れてはいけない要因がある
- 確認待ち: 要件やレビュワーの意図が不明で、安全に判断できない
- 対応済み: 現在のPR内容ですでに解消されている
同じ原因に見える指摘でも、Conversationごとに状態と返信先を管理する。
3. 妥当な指摘を修正する
- 指摘ごとに単一目的の修正を行う
- 変更対象に適用される
AGENTS.mdとプロジェクト規約を守る - 指摘に必要な範囲を超える無関係な変更を混ぜない
- 変更後、対象テスト、lint、型チェック、ビルドなど最も関連する検証を実行する
- 検証が失敗した場合は原因を修正し、成功するまで再検証する。実行できない検証は理由を記録する
- 指摘ごとに変更ファイルだけをstageし、単一目的の新規コミットを作る
--no-verifyを使用しない。hook失敗後は修正を再stageし、--amendではなく新しいコミットを作る- 複数のConversationを1コミットへまとめない。ただし同一原因を同時に直さなければコードが成立せず、各Conversationへの説明も明確にできる場合は例外とする
- PRのheadブランチへ通常のpushを行う。force push、履歴改変、main/master/developへの直接pushはしない
4. 入れてはいけない指摘を保留する
指摘を入れてはいけない要因がある場合は、コードを変更しない。
- Kiroの現在の会話で、対象指摘と対応できない技術的理由をユーザーへ報告する
- 該当Conversationにも、対応しない理由と必要な判断を日本語で返信する
- その指摘はユーザーが次のアクションを命じるまで保留する
- 他の独立した指摘は、安全に続行できる場合に限り処理を続ける
5. Conversationへ返信する
修正コミットをpushした後、対応した各Conversationへ直接返信する。PR全体のコメントで代用しない。
返信には次を含める。
- 対応結果
- 修正内容の短い説明
- 修正ファイル名と行番号
- コミットSHA
- コミットURL
- 実行した検証と結果
対応済みまたは対応不要と判断したConversationにも、その根拠を返信する。API呼び出し後はConversationを再取得し、返信が正しいthreadへ投稿されたことを確認する。
6. Resolveを制御する
- Conversationは既定ではResolveしない
- ユーザーが事前または事後に明示的にResolveも依頼した場合だけ、対象threadをResolveする
- Resolve後はthreadの状態を再取得して確認する
What this file has done since we first saw it
Hashed on every crawl. A supply-chain change to an agent config is a question of when, not whether, so the history is kept rather than the latest state alone.
- 1mo ago First seen · 97 lines · 70 tokens per session scan A 2c16920b769d
apply-pr-review is a skill published in the GitHub repository aiya000/dotfiles (21 stars, last pushed 2d ago), licensed MIT. It adds 70 tokens to every session and 1,461 once invoked, about $0.0003 per session on Opus 5.5. A static security scan graded it A with 0 findings. No closer match exists in the catalogue, so it is treated as the original; first seen 2026-09-09.
Other skills, from other repositories
restart__pull_request
A pull-request restart workflow for replacing a messy review with a new pull request containing one clean commit and a summary of the earlier discussion.
rescue__pull_request_review
An automated workflow for handling GitHub pull-request review comments, applying requested code changes, committing them, and pushing them back.
monitor__pull_request_conflict
An automated check for GitHub pull requests, which are proposed code changes awaiting review or merging.
verify-behavior
Verify or reproduce visible product behavior by driving the real UI with pi-computer-use's checked tools, requiring verified expect postconditions and durable state evidence for meaningful UI flows. Use when triage needs visual reproduction, implementation needs behavioral proof, review needs interactive confirmation…
source-drafting
Use when drafting documents, reports, posts, presentations, or review comments from source materials, or conducting research across provided documents. Enforces read-first drafting, a source map for every claim, agent verification, and separation of verified from unverified claims.
pr-review
Intelligent PR code review with dynamic agent allocation based on change types. Analyzes PR changes and generates targeted review tasks.