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基于 Git 强化 AI 协作开发流程，支持审查把关、验证闭环与来源签名。
该技能材料显示其为开源 MIT 的 prompt-only 技能，无需密钥、未声明远程端点，整体风险较低。基于现有材料，未见数据外发、代码执行或过度访问的具体红旗，但因 README 缺失，实际行为仍建议在使用前复核仓库内容。
材料明确标注无需密钥或环境变量，未见要求提供 API token、账户凭证或其他敏感认证信息，凭证泄露与滥用风险较低。
未声明任何远程端点，且系统检查项标注为 prompt-only；基于现有材料，未见将用户数据发送到外部服务或未知主机的迹象。
系统已标注为 prompt-only，当前材料未显示其会在本机启动进程、执行脚本或调用系统级能力。描述虽提及 Git 相关工作流，但不足以证明存在实际执行权限。
未见其声明可读取、写入或批量收集本地文件、仓库内容或其他资源；仅从提供材料看，没有过度数据访问的具体证据。
来源为 GitHub 开源仓库，MIT 许可证，可审计性较好；52 star 提供一定社区使用信号。维护状态未知且 README 缺失，透明度略受限，但不足以构成高风险。
复制安装指令，让 AI 自动完成配置 · 推荐新手
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请用 shiplog 为这个 Git 分支创建 AI 协作开发流程：先让一个模型实现用户登录重构，再由第二个模型做代码审查，要求审查意见关联到具体提交，并在全部问题关闭后生成合并建议。
一套基于 Git 的开发与审查流程，包含实现结果、审查记录、问题闭环状态和最终合并建议。
请用 shiplog 为这个功能分支建立验证闭环：定义单元测试、集成测试和 lint 检查的验证配置；只有全部通过后才允许标记任务完成，并输出每项验证对应的证据链接。
包含验证配置、执行结果、证据链接和完成判定的结构化交付记录。
请用 shiplog 管理本次发布：根据任务复杂度选择合适模型处理实现与审查，为最终构建产物生成封装信息，并附加可追溯的 provenance 签名，方便后续审计。
一份包含模型路由记录、发布产物信息与来源签名的可审计发布结果。
基于代码差异与上下文生成聚焦审查意见，帮助快速发现代码问题。