do-issue
通过并行子智能体与评审门控机制，批量处理GitHub/GitLab工单
安装使用
复制下面这段提示词发给你的 AI（Claude / Cursor / TRAE / Codex / WorkBuddy 等），它会自动帮你完成安装：
帮我安装这个 AI Skill：do-issue。 它的用途是：通过并行子智能体与评审门控机制，批量处理GitHub/GitLab工单 完整的 Skill 内容见：https://321skill.com/skills/do-issue-x-8/raw/index.md 请读取该页面内容，如果是 SKILL.md 格式直接安装，如果是 README 提炼核心 prompt 后安装。
提示词包含完整的 Skill 内容链接，AI 读取后即可完成安装。你也可以 查看完整内容 确认无误。
使用示例
‘请使用do-issue处理仓库中所有标签为“bug”且优先级为“high”的工单，将它们分配给修复子智能体，每完成5个工单后暂停并等我评审。’ 它会连接到你的代码仓库，筛选出目标工单，启动并行处理流程，并在每个批次完成后等待你的确认，再继续下一批。
介绍
在软件开发中，手动处理大量GitHub或GitLab工单（Issue）是一项耗时且容易出错的任务。do-issue Skill旨在解决这一问题，它通过创建多个并行工作的子智能体（subagents）来高效处理工单，并在任务批次之间设置评审门控（review gates），确保任务质量与流程可控。
使用时，你需要提供待处理的工单列表或筛选条件。该Skill会自动将工单拆解成多个任务批次，分配给不同的子智能体并行执行。每个批次完成后，会触发一个评审环节，你可以（或由另一个智能体）检查结果，批准后才会进入下一批任务。这种机制模仿了代码审查流程，保证了处理过程的可靠性和准确性。
该Skill非常适合需要系统化、规模化处理工单的团队角色，例如项目经理、运维工程师或全栈开发者。他们可以利用此工具自动化处理Bug修复、功能请求分类、代码合并等重复性工单任务，从而将精力集中在更高价值的决策上。
建议在使用前明确工单的处理规则和评审标准，以确保自动化流程符合团队规范。注意，该Skill依赖于对GitHub/GitLab API的访问权限，且处理复杂、需要深度上下文理解的工单时，可能仍需人工介入进行最终判断。
核心特点
核心区别在于引入了“并行子智能体+批次间评审门控”的混合架构，而非简单的线性自动化。这既提升了处理速度（并行），又通过门控机制保障了质量，防止错误在批量任务中累积扩散。
注意事项
不适合处理高度复杂、依赖大量非结构化上下文或需要创造性解决方案的单一工单。
常见问题
do-issue能自动合并代码吗？
可以，它是通过处理实现代码合并的工单（如Pull Request）来间接完成的，但具体合并操作仍需符合预设的评审门控条件。
评审门控是必须人工操作吗？
不一定，可以配置为自动评审（基于规则）或人工评审，提供了灵活性以适应不同严格度的流程。
给 AI 助手的安装指引
如果你的 AI 编程助手（Claude Code、Cursor、TRAE 等）能看到这个页面，把下面这段发给它即可自动完成安装：
请访问 https://321skill.com/skills/do-issue-x-8/raw/index.md 读取 do-issue 的原始 Skill 定义（Markdown 格式），按其中说明在我的环境里完成安装和配置。
AI 可直接读取的原始 Markdown 地址：/skills/do-issue-x-8/raw/index.md（查看排版版本）