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 agentmods add skills/scroogy-dev/scroogy-agent-skills/git-pr-feedbacknpx skills add scroogy-dev/scroogy-agent-skills --skill git-pr-feedbackgit clone --depth 1 https://github.com/scroogy-dev/scroogy-agent-skillsWrote 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/scroogy-dev/scroogy-agent-skills/git-pr-feedback)<a href="https://agentmods.dev/skills/scroogy-dev/scroogy-agent-skills/git-pr-feedback"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/scroogy-dev/scroogy-agent-skills/git-pr-feedback.svg" alt="Measured on agentmods" 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 | $0.00141 | $0.08388 |
| Opus 5 | $0.00071 | $0.04194 |
| Sonnet 5 | $0.00028 | $0.01678 |
| Haiku 4.5 | $0.00014 | $0.00839 |
Grade A, and why
git-pr-feedback scanned grade A with 1 finding 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 4d 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.
Makes network callslowCapability
Not a fault in itself. Listed so you know the mod talks to something, and to what.
REST/GraphQL API를 직접 호출(`curl` 등)하는 제3의 수단은 이 스킬의 범위가 아닙니다. How it starts
The opening of the file, as written. The whole thing — 386 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
개요
git-pr로 PR(pull request)을 제출한 뒤, 다른 사람·AI가 남긴 리뷰 코멘트에 대응하는 단계를 담당합니다. 대상 PR의 리뷰 코멘트를 수집해 항목 단위로 분류하고 항목별 의견을 제시한 뒤, 사용자의 선택에 따라 답글 게시·코드 변경·원장 등재로 대응합니다.
의견은 제안일 뿐이며 항목별 최종 처리 방식은 사용자가 선택합니다. 사용자 선택 없는 자동 일괄 조치(자동 답글·자동 수정)는 하지 않습니다. 리뷰 수행 자체는 git-review 영역입니다 (git-review는 리뷰를 하는 쪽, 이 스킬은 리뷰를 받은 쪽). PR 머지·닫기는 이 스킬의 범위가 아닙니다.
관련 skill
- git-pr (권장): 선행 단계 — 이 스킬은 git-pr로 제출한 PR에 달린 리뷰 코멘트를 다룹니다.
- git-commit (권장): 조치 실행에서 코드 수정 커밋 메시지는 git-commit 규칙을 따릅니다.
- issue-work (참고):
--response옵션의 절차 골격(수집 → 분류·의견 → 승인 → 조치)을 참고한 선례입니다. 대상은 다릅니다 (issue-work--response: 작업공간의 감사 리포트 파일 / 이 스킬: GitHub 위의 PR 리뷰 코멘트). 원장 등재 형식은.ai/70_ledger/ledger-entry-template.md를 공유합니다 (ai-workspace가 원장 골격과 함께 배포). 두 스킬이 같은 원장에 등재하므로 항목 형식과 번호 채번 규칙을 하나로 유지합니다.
참조 문서
- 공통 규칙:
.ai/10_rules/context-loading.md— 있으면 따르며, 이미 적재되어 있으면 재로딩하지 않습니다. - 스킬 고유 추가 참조:
.ai/10_rules/writing-principles.md·.ai/10_rules/writing-principles-local.md— 있으면 산출물 작성 원칙으로 참조 (충돌 시 local 우선; 없으면 본문의 "산출물 접기 기준"이 기본값).ai/70_ledger/index.md— 항목별 처리 방식을 선택받은 뒤, 원장 등재 또는 코드 수정을 선택한 항목이 하나라도 있으면 읽습니다. 같은 지적이 이미 등재돼 있는지 대조하고, 새 항목의 번호를 채번하거나 코드 수정으로 원인이 사라진 기존 항목을 종결하는 데 씁니다 ("항목별 선택" 참조). 등재를 선택했을 때만 읽으면 코드 수정으로 원인을 없앤 경로에서 기존 항목을 발견할 입력이 없어 종결이 누락됩니다
실행 절차
아래 순서로 진행합니다. 각 단계의 세부 규칙은 같은 이름의 섹션을 참조합니다.
- 대상 PR과 리뷰 코멘트를 수집한다 ("코멘트 수집").
- 코멘트를 항목 단위로 분류하고 의견을 제시한다 ("분류·의견 제시").
- 항목별 처리 방식을 사용자에게 선택받는다 ("사용자 선택·승인 게이트").
- 승인된 조치만 실행한다 ("조치 실행").
- 처리 결과를 표로 요약해 제시한다 ("결과 요약").
코멘트 수집
대상 PR 식별
- 최초 조회 전에 대상 저장소를 독립적으로 확정합니다. 현재 브랜치의 upstream 원격(없으면
origin)의 URL을 정규화해 호스트/소유자/저장소를 얻고, 원격이 없거나 후보가 복수면 대상 저장소를 사용자에게 질의합니다. 최초gh pr view부터 이 값을--repo로 명시합니다. 최초 조회를 무보호로 두면GH_REPO·GH_HOST환경 변수나 실행 디렉토리가 다른 저장소의 동명 PR을 선택할 수 있고, 그 응답을 불변값으로 보관하면 잘못된 대상이 그대로 고정되어 이후의 결속 검증 전체가 잘못된 PR 기준으로 통과합니다. - 인자로 PR 번호를 받으면 그 PR을 대상으로 합니다.
- 인자가 없으면 현재 브랜치의 열린 PR을 자동 감지합니다.
--repo를 쓰면 선택자 인자가 필수이므로 현재 브랜치 이름을 선택자로 지정합니다. 감지에 실패하면(열린 PR 없음·복수 매칭, 포크 작업 등 확정한 저장소에 PR이 없는 경우 포함) 대상 PR을 사용자에게 질의합니다. - 조회 응답의 PR URL이 확정한 저장소와 일치하는지 확인한 뒤, 호스트/소유자/저장소와 PR 번호·URL을
불변값으로 보관합니다 (호스트는 PR URL에서 확정).
이후
gh pr계열 명령에는--repo '<호스트>/<소유자>/<저장소>'를 명시하고,gh api계열 명령에는--hostname '<호스트>'와 함께 경로·변수의 소유자/저장소 값을 이 불변값으로 지정합니다.gh api의 기본 호스트는 github.com이라 호스트를 생략하면, GitHub Enterprise의 PR을 다룰 때 같은 소유자/저장소·번호의 무관한 github.com PR을 읽거나 거기에 게시할 수 있습니다. 실행 디렉토리나GH_REPO·GH_HOST환경 변수가 다른 호스트·저장소의 동명 PR을 선택하는 것도 같은 방식으로 차단합니다. - 대상 PR의 head 브랜치(
headRefName)·SHA(headRefOid)·head 저장소(headRepositoryOwner/headRepository·isCrossRepository)도 불변값으로 보관합니다. 코드 수정·push를 대상 PR head에 결속하는 기준값입니다 ("코드 수정" 참조).
What ships with it
2 files beside SKILL.md in the same directory: the scripts, references and assets a skill reads on demand. Not counted in the per-session cost; read them before you install if any of them is executable.
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.
- 4d ago First seen · 386 lines · 141 tokens per session scan A 54cd5a040bea
git-pr-feedback is a skill published in the GitHub repository scroogy-dev/scroogy-agent-skills (2 stars, last pushed 4d ago), licensed Apache-2.0. It adds 141 tokens to every session and 8,388 once invoked, about $0.0007 per session on Opus 5. A static security scan graded it A with 1 finding (makes network calls). No closer match exists in the catalogue, so it is treated as the original; first seen 2026-08-31.
Other skills, from other repositories
systematic-debugging
Use when encountering any bug, test failure, or unexpected behavior, before proposing fixes.
local-ai-agents
Build local-first AI agents that run entirely on a developer workstation with Microsoft Foundry Local and Qwen function-calling models. Covers Small Language Models (SLMs), the OpenAI-compatible local endpoint, sandboxed local tools, local RAG with Chroma, local MCP servers, hybrid cloud/local routing, and the…
chronicle
Analyze Copilot session history for standup reports, usage tips, session search, and session reindexing. Use when the user asks for a standup, daily summary, usage tips, workflow recommendations, wants to search or find past sessions by keyword/file/PR, wants to reindex their session store, or asks about deleting…
imagegen
Generate or edit raster images when the task benefits from AI-created bitmap visuals such as photos, illustrations, textures, sprites, mockups, or transparent-background cutouts. Use when Codex should create a brand-new image, transform an existing image, or derive visual variants from references, and the output…
chat-pet-sprite-creation
Use when creating or changing VS Code chat pet sprite art, sprite sheets, state animations, eye treatments, Stable/Insiders variants, or pet transitions under src/vs/workbench/contrib/chat/browser/widget/media/chatPet.
cpu-profile-analysis
Analyze V8/Chrome CPU profiles (.cpuprofile) and DevTools trace files (Trace-.json). Use when: profiling performance, investigating slow functions, comparing code paths, finding bottlenecks, analyzing timeToRequest, understanding call trees from sampling profiler data, analyzing layout/paint/rendering, investigating…