agentleFS
radif-ruradif-ru/ai-multi-agent-system/.agents/skills/pull-request-discipline/SKILL.md

pull-request-discipline

Skill6 starsChanged 4 months agoMITView on GitHub

Подготовка pull request (GitHub) / merge request (GitLab): ветка, атомарные коммиты, тело PR, зелёные проверки, merge только пользователем.

  • Commits and pushes

The file

Files
SKILL.md

Skill: pull-request-discipline

Правила подготовки PR/MR. Источник истины — _board/process.md §7, §9 и _docs/instructions.md §2.

Когда использовать

  • Готовишь pull request (GitHub) или merge request (GitLab).
  • Пользователь попросил создать PR/MR.
  • Проверяешь готовность ветки к merge.

Алгоритм

  1. Ветка. Одна feature/<NN>-<short-name> на спринт, от main. Не смешивать задачи разных спринтов в одной ветке.
  2. Коммиты — атомарные, по Conventional Commits на русском (см. git-discipline). Ритуал задачи: python3 -m scripts.task start <NN>.<stage>.<task> → код/доки → python3 -m scripts.task done <NN>.<stage>.<task> --note "...".
  3. Перед открытием PR — зелёный bash .agents/skills/git-discipline/scripts/preflight.sh (весь набор гейтов — _board/process.md §7.10; тот же набор прогоняет CI).
  4. Тело PR/MR:
    • Summary — что сделано и зачем, 2–5 строк. Ссылка на спринт (_board/sprints/<NN>-*.md).
    • Test plan — как проверялось: pytest -q, smoke-test, конкретные тесты на новое поведение.
    • DoD — отметить выполненные пункты из файла спринта.
  5. Скоуп PR — один спринт. Не добавлять задачи следующих спринтов (см. process.md §9 п.6).
  6. Merge / push в main — только пользователь по явному запросу (см. process.md §2 п.8 и §9). Агент никогда не делает merge/push самостоятельно.
  7. GitHub vs GitLab:
    • GitHub: gh pr create --base main --head feature/<NN>-....
    • GitLab: glab mr create --target-branch main --source-branch feature/<NN>-....
    • Если CLI нет — дать готовый заголовок и тело для веб-интерфейса.

Чего избегать

  • Открытия PR при красных pytest/flake8/покрытии.
  • Смешивания задач разных спринтов в одном PR.
  • Самостоятельного merge/push в main — это делает только пользователь.
  • PR без Test plan — reviewer не знает, как проверять.
  • Больших PR (>300 строк diff) без разбиения на ревьюемые части.

Download now (ZIP)

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
What did you use it for? e.g. Reviewing pull requests in a Rails app

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.