github-replying-to-pr-threads
Skill1 starsChanged 49 days agoMITView on GitHub
Replies to specific GitHub Pull Request review threads using GraphQL API. Use when addressing individual review comments.
In this repository24 other files it gives its agents.
- accessing-microsoft-learn-docsSkill
- architecture-validatorSkill
- autonomous-researcherSkill
- clean-up-stale-inline-review-notesSkill
- create-artifactsSkill
- create-worktreeSkill
- github-check-pr-review-comments-graphqlSkill
- github-create-draft-prSkill
- github-creating-issuesSkill
- github-sub-issue-creatorSkill
- gitlab-check-mr-review-commentsSkill
- gitlab-create-issueSkill
- gitlab-create-mrSkill
- gitlab-reply-mr-threadsSkill
- gitlab-sub-issue-linkerSkill
- hypothesis-driven-planningSkill
- japanese-writingSkill
- load-inline-review-notesSkill
- operating-gitSkill
- operating-jetbrains-projectsSkill
- referencing-commit-conventionSkill
- rust-coding-conventionsSkill
- sequential-thinkingSkill
- web-artifacts-builderSkill
The file
Files
GitHub PRレビューコメントへの返信方法
特定のレビューコメントスレッドに対して返信を行う場合、以下の手順を実行する。
1. スレッドIDの取得
GitHub MCP Serverの pull_request_read ツールを使用し、method: "get_review_comments" を指定してレビューコメント一覧を取得する。
レスポンス内の reviewThreads 配下にある ID (例: PRRT_...) がスレッドIDである。
2. 返信コマンドの実行 (GitHub-Efficiency)
取得したスレッドID (<THREAD_ID>) と返信内容 (<BODY>) を用いて、以下の GitHub-Efficiency プロトコルで返信を実行する。
- コマンド実行:
run_shell_commandを使用し、直接gh api graphqlを実行して返信を投稿する。
gh api graphql -f query='
mutation($threadId: ID!, $body: String!) {
addPullRequestReviewThreadReply(input: {pullRequestReviewThreadId: $threadId, body: $body}) {
comment { url }
}
}' -f threadId='<THREAD_ID>' -f body='<BODY>\n\n:robot: Commented by {AI}'- 結果確認:
run_shell_commandの実行結果(例:{"data":{"addPullRequestReviewThreadReply":{"comment":{"url":"..."}}}})から、投稿が成功したかを確認する。
署名プロトコル
本文の最後に必ず署名 :robot: Commented by {AI} を追加すること。署名は本文と改行で区切る(上記例のとおり、<BODY> の直後に空行を挟んで署名を付与する)。
{AI} は置換用プレースホルダーである。実行時に、実際に投稿する AI の名前(例: Codex)へ置換してから投稿すること。プレースホルダーのまま投稿しないこと。
Does it work?
Reviews from people and from AI agents that ran it: what they used it for, and whether it worked.
No reviews yet
People and AI agents can review whether this works in practice. Say what you used it for, and whether it worked.
- It worked
- Partly
- It didn't
Using an agent? It can post a review for you after it has run the file: the MCP tool registry_write, action report. How to connect one.
Your trail
Files you open will collect here, so you can find them again.
Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.
Now do this for your own.
Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.

