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将代码审查文化固化为可执行的AI规则，实现从编写到审查的自动化合规。
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：dotfiles。 它的用途是：将代码审查文化固化为可执行的AI规则，实现从编写到审查的自动化合规。 详细介绍见：https://321skill.com/skills/dotfiles-stevenmays/ 请根据该页面的说明完成安装。
使用示例
`/distill-standards`，它会自动分析自上次运行以来团队合并的所有PR，将审查评论提炼为新的编码规则或更新现有规则，并写入`.claude/standards.md`文件。下次你在这个仓库开始编码会话时，这些新规则会自动加载，指导你写出更符合团队标准的代码。
介绍
这个Skill旨在解决团队代码审查标准不一致、反馈难以沉淀、新人上手成本高的问题。它通过一个系统化的流程，将人类代码审查中的反馈自动提炼成具体的编码规则（.claude/standards.md），并在开发者编写代码的初始阶段就通过SessionStart钩子注入这些规则，确保代码在提交前就符合团队标准。
使用方式围绕几个核心命令：在新代码库中使用/onboard-repo初始化；日常开发中，/distill-standards命令会自动分析已合并PR的审查历史，将重复的反馈提炼为通用规则，将一次性的重要反馈记录为“注意事项”；提交代码前，使用/pre-review对照所有规则进行自查和自动修复；审查他人代码时，/review-pr命令会加载这些标准进行智能辅助。
它非常适合需要维持高质量代码规范、有持续代码审查实践的开发团队，尤其是全栈开发、后端开发和智能体开发者。对于追求代码一致性、希望将资深开发者的经验快速赋能给新成员的项目尤为有益。
建议在团队中逐步推广，先从核心仓库开始实践。注意，该Skill高度依赖GitHub的PR审查历史（通过gh CLI），且提炼的规则质量与历史审查的详细程度正相关。对于审查文化薄弱或PR描述简略的项目，初期可能需要手动补充规则。
核心特点
核心区别在于它构建了一个从“人类审查反馈”到“自动化编码规则”再到“编写时实时合规检查”的完整闭环，而不仅仅是静态的代码检查工具。它通过`distill-standards`动态地从真实的PR审查中学习并更新规则库，确保标准始终与团队最新的实践同步。
注意事项
不适合审查文化薄弱、PR描述和反馈过于简略或未使用GitHub进行规范代码审查的团队和项目。
常见问题
如何开始在一个新项目中使用？
在项目根目录运行`/onboard-repo`命令，它会引导你完成初始化，包括创建CLAUDE.md、分析现有代码生成初始标准，并配置本地设置。
`/distill-standards`会分析所有历史PR吗？
默认（不带参数）只分析自上次运行以来新合并的PR，进行增量更新，效率高。你也可以指定PR编号或使用`full`参数进行全量分析。