---
title: Навык агента
sidebar:
  order: 1
---

Зарегистрируйте OCR как вызываемый навык, чтобы агентный фреймворк мог
запускать его с правильными флагами, проверками предварительных требований и
правилами классификации — без необходимости заново реализовывать всё это на
вызывающей стороне.

## Что поставляется в репозитории

В репозитории находится манифест SKILL по пути
[`skills/open-code-review/SKILL.md`](https://github.com/alibaba/open-code-review/blob/main/skills/open-code-review/SKILL.md).
Он объявляет OCR вызываемым навыком и содержит проверки предварительных
требований, рабочий процесс запуска и правила классификации комментариев
(High/Medium/Low).

## Установка

### Вариант 1: `npx skills add` (рекомендуется)

Выполните команду внутри проекта, в котором должен быть доступен навык:

```bash
npx skills add alibaba/open-code-review --skill open-code-review
```

Команда загружает манифест из
[реестра навыков](https://github.com/alibaba/open-code-review/blob/main/skills/open-code-review/SKILL.md)
и помещает его в проект, чтобы любой агент программирования, поддерживающий
соглашение о навыках, обнаружил его при следующем запуске. Чтобы обновить
навык до последней версии, выполните команду повторно.

> **Предварительное требование:** при первом запуске навык самостоятельно
> установит CLI `ocr` (с помощью
> `npm install -g @alibaba-group/open-code-review`), если бинарного файла нет в
> `PATH`. Подробнее см. ниже в разделе [Что делает навык](#what-the-skill-does).
> Однако LLM необходимо настроить заранее: навык не может сделать это за вас и
> остановится с соответствующим запросом. См. раздел
> [Конфигурация](../../configuration/).

### Вариант 2: копирование вручную (для всей системы)

Если вы предпочитаете установить навык глобально, а не отдельно для каждого
проекта, скопируйте каталог в директорию навыков:

```bash
mkdir -p ~/.claude/skills
cp -R /path/to/open-code-review/skills/open-code-review ~/.claude/skills/
```

После этого навык будет доступен каждому проекту на компьютере.

## Что делает навык {#what-the-skill-does}

SKILL.md — это промпт: когда вызывающий агент загружает его, агент сам
выполняет описанные шаги. Полный процесс по одному запросу
`/open-code-review` (или его эквиваленту) выглядит так:

1. **Проверка предварительных требований.** Выполнить `which ocr`, чтобы
   убедиться, что CLI находится в `PATH`, затем `ocr llm test`, чтобы проверить
   доступность LLM.
2. **Автоматическая установка отсутствующего CLI.** Если `which ocr` сообщает
   "NOT INSTALLED", агент выполняет
   `npm install -g @alibaba-group/open-code-review` и продолжает работу. Запрос
   пользователю не показывается: это считается обычным шагом настройки.
3. **Остановка и запрос при ненастроенной LLM.** Если `ocr llm test`
   завершается с ошибкой, агент *не* придумывает учётные данные. Он показывает
   пользователю два поддерживаемых варианта (переменные окружения или
   `ocr config set …`) и ждёт API-ключ.
4. **Извлечение бизнес-контекста.** Проверить цель ревью (коммиты, ветку,
   рабочую копию) и сформировать короткую строку `--background`.
5. **Запуск ревью.** Выполнить
   `ocr review --audience agent --background "…" [--commit | --from/--to]`,
   выбирая флаги в зависимости от того, попросил ли пользователь проверить
   рабочую копию, отдельный коммит или диапазон веток.
6. **Классификация и отчёт.** Сгруппировать комментарии JSON по уровням
   **High** / **Medium** / **Low** с помощью правил из SKILL.md (ошибки и
   проблемы безопасности относятся к High; придирки и вероятные ложные
   срабатывания незаметно отбрасываются), затем сформировать сводку Markdown.
7. **Исправление по запросу.** Если пользователь попросил «проверить **и**
   исправить» (или аналогично), внести безопасные исправления для пунктов
   High/Medium; в противном случае запросить разрешение перед изменением кода.

Полный промпт, включая точные правила классификации, шаблон вывода и подводные
камни, находится в файле
[`skills/open-code-review/SKILL.md`](https://github.com/alibaba/open-code-review/blob/main/skills/open-code-review/SKILL.md).
Измените локальную копию, если хотите скорректировать описанное поведение
(например, всегда запрашивать разрешение перед исправлением).

## Anthropic Agent SDK

Укажите установленный навык при инициализации SDK:

```python
from anthropic_agent_sdk import Agent

agent = Agent(
    skill_paths=["/path/to/open-code-review/skills/open-code-review"],
)

agent.run("Review my staged changes — focus on race conditions.")
```

SDK загружает промпт SKILL.md, после чего агент выполняет процесс из раздела
[Что делает навык](#what-the-skill-does), включая резервную установку через
`npm install` и запрос учётных данных, если LLM не настроена.

## Другие агентные фреймворки

Любой фреймворк с возможностью регистрации внешних навыков может использовать
SKILL.md: это обычный Markdown с frontmatter. Если фреймворк ожидает другую
схему, тело Markdown всё равно можно использовать как шаблон промпта.

## См. также

- [Команда (плагин Claude Code)](../claude-code/) — вариант того же навыка в виде slash-команды.
