实战：GitHub PR 审查机器人 | Easy Understand Hermes Agent

这篇教程将教你用 Hermes Agent 搭建一个 24 小时在线的 AI 审查员，自动帮你检查 GitHub 上的代码合并请求（PR），把团队从“等审查”的泥潭里拉出来。

问题来了：PR 堆积如山

想象一下：团队提交 PR 的速度比你看代码的速度还快，PR 列表越排越长，新手把 bug 合并进主线，你每天早上都在补看 diff，根本没时间写新功能。你需要一个不知疲倦的助手，替你盯着仓库。

方案：定时巡逻的 AI 审查员

我们要搭建的系统就像一个小区保安：每两个小时巡逻一次（Cron 定时器），发现新 PR 就拍照取证（拉取 diff），然后按标准流程检查（Skill 技能），最后把报告送到你手上（Telegram 或本地文件）。

定时器 → Hermes Agent → GitHub API → 审查报告
(每2小时)  (AI大脑)      (获取代码)   (推送到手机)

无需服务器，无需公网 IP，你的电脑就能干这活。

第1步：准备工作

确保你已经装好 Hermes Agent 和 GitHub 命令行工具（gh），并完成登录认证：

# 安装 gh（macOS）
brew install gh
# 认证
gh auth login

启动 Hermes 网关（负责跑定时任务）：

hermes gateway install   # 作为后台服务运行

第2步：先手动试试水

打开 Hermes 对话界面，让它先手动审查一个真实 PR：

Run: gh pr diff 3888 --repo NousResearch/hermes-agent

它会自动读取代码改动，给出带行号的具体审查意见。满意？那就自动化。

第3步：创建审查技能（Skill）

技能就像给 AI 的岗位培训手册，让每次审查标准一致。创建文件 ~/.hermes/skills/code-review/SKILL.md，写入审查规则：检查 bug、安全问题、性能隐患、代码风格、测试覆盖，每条意见必须标注文件位置、严重程度、问题描述、修复建议。

第4步：教它你们团队的规矩

这一步最关键！告诉 Hermes 你们的技术栈和约定：

Remember: 我们后端用 Python + FastAPI，所有接口必须有类型注解，
禁止裸 SQL，只用 SQLAlchemy ORM。

这些记忆会永久保存，以后每次审查都会自动遵守。

第5步：创建定时任务

hermes cron create "0 */2 * * *" \
  "检查新 PR 并审查，仓库：myorg/backend-api。
   对最近4小时内的新 PR，拉取 diff 并按 code-review 规则审查。
   输出格式：PR编号、作者、结论、问题列表。" \
  --name "pr-review" \
  --deliver telegram \
  --skill code-review

--deliver telegram 把报告推送到你的手机；没有消息工具就用 local 保存到本地文件。

第6步：手动触发

等不及定时？随时手动跑一次：

hermes cron run pr-review

进阶玩法

让 AI 直接评论到 GitHub 上：在提示词里加上 gh pr review 命令，自动点赞或打回
每周一早上出周报：统计各仓库的 PR 数量、最老 PR 年龄、无人审查的 PR
多仓库监控：在提示词里多列几个仓库即可，无需额外配置

常见问题

提示 gh: command not found：确认 gh 在系统 PATH 里，重启网关
审查太笼统：检查是否加载了 code-review 技能，多教它你们的规范
定时任务不跑：用 hermes gateway status 检查网关状态

总结一下：你刚刚拥有了一个 24 小时在线的 AI 审查员，它不睡觉、不抱怨、不放过任何一行可疑代码。团队 PR 流转速度翻倍，你只需要在手机上看看报告，把精力花在真正需要人类判断的地方。

下篇预告：如果不想等定时轮询，想让 GitHub 主动把新 PR 推给 AI？下一篇我们聊聊 Webhook 实时触发审查，让 AI 在 PR 提交的瞬间就开始工作。