Review standardisée de Pull Requests GitHub ou Azure DevOps avec note /20, ressenti global, axes d'amélioration et alignement avec les US rattachées
0 on GitHubby Florian Legarsv0.2.0MITupdated 21 days agoquality
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Plugin pr-reviewer from marketplace flegars-perso-marketplace in flegars/flegars-claude-code-marketplace. Commands read from the repo's manifest — 21 days ago.
What it installs
Skills (1)
review-pr
Lance une review standardisée d'une Pull Request GitHub ou Azure DevOps. Orchestre un flow en 5 phases : cible de la PR → fetch PR + US/work items rattachés → détection de la stack → analyse via l'agent pr-reviewer → sortie (commentaires inline sur la PR ou fichier markdown local). Note /20 hybride
Subagents (1)
pr-reviewer
Review standardisée et exhaustive d'une Pull Request (GitHub ou Azure DevOps) avec note /20, ressenti général, axes d'amélioration et alignement avec les User Stories rattachées. Utilise les références figées du plugin (grille de notation hybride + template de rapport). Invoqué par le skill /review-
Boîte à outils pour travailler sur la codebase courante en s'alignant strictement sur ses patterns : experts back-end PHP/Symfony et front-end React, feature fullstack pilotée par un contrat d'API, audit back-end module par module, cartographie d'onboarding et traçage d'un flux de bout en bout
Rédaction de spec : User Stories standardisées (depuis la codebase ou un brief externe), découpage fonctionnel d'une US par critère d'acceptance avec enregistrement Azure DevOps, et découpage technique d'une US ou d'une spec en tasks par couche (back, front, infra, data, QA)
Développe une User Story au périmètre strict (GitHub / Azure DevOps / fichier .md / markdown collé) avec traçabilité critère d'acceptation → code → test, gates de clarification et de validation, et rapport final structuré
Récapitule l'activité GitHub de l'utilisateur courant sur les dernières 24 heures glissantes (PRs, commits, issues, threads de review) via la CLI gh (recherche globale + feed d'événements)
Agentic QE (external: maintained in proffesor-for-testing/agentic-qe, pinned to v3.15.17): a quality-engineering fleet with 11 QE agents, 9 skills, 9 commands, the agentic-qe MCP server pinned to the plugin version, and the aqe-mod guard that refuses destructive operations on AQE learning data
Research any topic across Reddit, X, YouTube, TikTok, Instagram, Hacker News, Polymarket, GitHub, and 5+ more sources. AI agent scores by upvotes, likes, and real money - not editors.
1 skill
mvanhorn/last30days-skill 67,453
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