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Agent Skill · 前端设计

open-pr(公开公关)

open-pr 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

open-pr 是前端设计类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为操作浏览器;许可证信息还不明确,第三方扫描有提醒项,按安装量在前端设计类的 10,216 个 Skill 里排第 9,692。

总安装 196周安装 8GitHub Stars 183,773下载 63核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
unknown

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:open-pr(公开公关)
来源仓库:https://github.com/significant-gravitas/autogpt
仓库路径:skills/open-pr
安装命令:
npx skills add https://github.com/significant-gravitas/autogpt --skill open-pr
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/significant-gravitas/autogpt --skill open-pr

这个 Skill 是做什么的

前端设计类 Skill 关注页面结构、视觉规范和组件写法,输出通常是可运行的界面代码。

用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息。适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理。通过 npx skills add 命令从指定 GitHub 仓库安装并使用。

安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。open-pr 属于前端设计类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

来源仓库内路径:skills/open-pr

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/significant-gravitas/autogpt --skill open-pr;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要操作浏览器,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

open-pr 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/significant-gravitas/autogpt --skill open-pr。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

open-pr 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

open-pr 需要什么权限?

权限级别是操作浏览器。该 Skill 可能涉及浏览器控制能力,使用时可能读取或操作网页内容,需要在受控环境中确认权限边界。

open-pr 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

open-pr 用的人多吗?

公开数据是累计安装 196 次,近一周安装 8 次,下载 63 次,GitHub 183,773 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

open-pr 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 来源仓库有 183,773 星,维护活跃度相对可查。

先想清楚的地方

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理前端设计类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

前端设计类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
frontend-design

前端设计 · Codex、Claude

8,823,360126,072只读MIT通过
vercel-composition-patterns

Vercel 组合模式 · Codex、Claude

3,858,81625,893需要联网MIT通过
vercel-react-native-skills

Vercel React native skills 前端 · Codex、Claude

2,468,66425,878只读MIT通过
adapt

adapt 搜索 · Codex、Claude

2,027,04023,125操作浏览器未明确通过
bolder

bolder 分析 · Codex、Claude

2,004,28823,130只读未明确通过
open-pr

公开公关 · 本页

196183,773操作浏览器未明确有提醒

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

Open a Pull Request

Step 1: Pre-flight checks

Before opening the PR:

  1. Ensure all changes are committed
  2. Ensure the branch is pushed to the remote (git push -u origin <branch>)
  3. Run linters/formatters across the whole repo (not just changed files) and commit any fixes

Step 2: Test coverage

This is critical. Before opening the PR, verify:

Existing behavior is not broken

  • Identify which modules/components your changes touch
  • Run the existing test suites for those areas
  • If tests fail, fix them before opening the PR — do not open a PR with known regressions

New behavior has test coverage

  • Every new feature, endpoint, or behavior change needs tests
  • If you added a new block, add tests for that block
  • If you changed API behavior, add or update API tests
  • If you changed frontend behavior, verify it doesn't break existing flows

If you cannot run the full test suite locally, note which tests you ran and which you couldn't in the test plan.

Step 3: Create the PR using the repo template

Read the canonical PR template at .github/PULL_REQUEST_TEMPLATE.md and use it verbatim as your PR body:

  1. Read the template: cat.github/PULL_REQUEST_TEMPLATE.md
  2. Preserve the exact section titles and formatting, including:

- ### Why / What / How - ### Changes 🏗️ - ### Checklist 📋

  1. Replace HTML comment prompts (<!--... -->) with actual content; do not leave them in
  2. Do not pre-check boxes — leave all checkboxes as - [] until each step is actually completed
  3. Do not alter the template structure, rename sections, or remove any checklist items

PR title must use conventional commit format (e.g., feat(backend): add new block, fix(frontend): resolve routing bug, dx(skills): update PR workflow). See CLAUDE.md for the full list of scopes.

Use gh pr create with the base branch (defaults to dev if no [base-branch] was provided). Use --body-file to avoid shell interpretation of backticks and special characters:

BASE_BRANCH="${BASE_BRANCH:-dev}"
PR_BODY=$(mktemp)
cat > "$PR_BODY" << 'PREOF'
<filled-in template from .github/PULL_REQUEST_TEMPLATE.md>
PREOF
gh pr create --base "$BASE_BRANCH" --title "<type>(scope): short description" --body-file "$PR_BODY"
rm "$PR_BODY"

Step 4: Review workflow

If you have a workspace that allows testing (docker, running backend, etc.)

  • Run /pr-test to do E2E manual testing of the PR using docker compose, agent-browser, and API calls. This is the most thorough way to validate your changes before review.
  • After testing, run /pr-review to self-review the PR for correctness, security, code quality, and testing gaps before requesting human review.

If you do NOT have a workspace that allows testing

This is common for agents running in worktrees without a full stack. In this case:

  1. Run /pr-review locally to catch obvious issues before pushing
  2. Comment /review on the PR after creating it to trigger the review bot
  3. Poll for the review rather than blindly waiting — check for new review comments every 30 seconds using gh api repos/Significant-Gravitas/AutoGPT/pulls/{N}/reviews --paginate and the GraphQL inline threads query. The bot typically responds within 30 minutes, but polling lets the agent react as soon as it arrives.
  4. Do NOT proceed or merge until the bot review comes back
  5. Address any issues the bot raises — use /pr-address which has a full polling loop with CI + comment tracking
# After creating the PR:
PR_NUMBER=$(gh pr view --json number -q .number)
gh pr comment "$PR_NUMBER" --body "/review"
# Then use /pr-address to poll for and address the review when it arrives

Step 5: Address review feedback

Once the review bot or human reviewers leave comments:

  • Run /pr-address to address review comments. It will loop until CI is green and all comments are resolved.
  • Do not merge without human approval.

Related skills

SkillWhen to use
/pr-testE2E testing with docker compose, agent-browser, API calls — use when you have a running workspace
/pr-reviewReview for correctness, security, code quality — use before requesting human review
/pr-addressAddress reviewer comments and loop until CI green — use after reviews come in

Step 6: Post-creation

After the PR is created and review is triggered:

  • Share the PR URL with the user
  • If waiting on the review bot, let the user know the expected wait time (~30 min)
  • Do not merge without human approval

平台分布

Codex

33.39%
按下载量换算21

Claude

30.34%
按下载量换算19

Cursor

19.69%
按下载量换算12

Gemini CLI

8.42%
按下载量换算5

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

可疑

权限和风险

操作浏览器

该 Skill 可能涉及浏览器控制能力,使用时可能读取或操作网页内容,需要在受控环境中确认权限边界。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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