Synthèse automatique
Outil CLI pour créer rapidement des pull requests et générer des messages de commit formatés avec intelligence artificielle.
Points forts
- Génération automatique de messages de commit suivant la convention Angular
- Création interactive de pull requests avec sélection de branche, copie dans le presse-papiers et ouverture du navigateur
- Support multi-plateforme (GitHub, GitLab, Gitee)
- Génération de noms de branches sémantiques
Limites
- Nécessite une clé API Google Gemini pour les fonctionnalités IA
- Fonctionne uniquement avec des dépôts Git
- L'IA ne traite que les changements stagés
Lorsque vous souhaitez créer rapidement une pull request ou générer des messages de commit standardisés sans quitter le terminal.
Lorsque vous avez besoin d'une revue de code complète avec interface graphique ou lorsque vous n'avez pas accès à l'API Gemini.
Analyse de sécurité
PrudenceThe tool uses network calls to Google's Gemini API, which is a documented feature for AI-powered commit messages. The user must explicitly configure an API key, so it's not hidden. However, sending source code to a third-party service may pose confidentiality risks. The tool also uses Bash and git, but that's normal for its purpose.
- •Sends git diffs (staged changes) to external Google Gemini API for commit message generation. Users should ensure they have permission to share code with external services.
Exemples
Use qkpr to create a pull request for my current branch against main.Run qkpr commit to generate an Angular-style commit message from my staged changes.Use qkpr branch to suggest a branch name based on my staged changes.name: qkpr description: Quick Pull Request CLI with AI-powered commit message generation. Use for creating GitHub/GitLab/Gitee pull requests, generating Angular-style commit messages, and creating semantic branch names. allowed-tools: Bash(qkpr:), Bash(git:)
qkpr - Quick Pull Request CLI
Quick Start
# Interactive menu (shows all options)
qkpr
# Create a pull request
qkpr pr
# Generate AI commit message
qkpr commit
# Generate branch name
qkpr branch
Commands
Interactive Menu (Default)
qkpr
Shows an interactive menu with all available features:
- 🔧 Create Pull Request
- 🤖 Generate Commit Message
- 🌿 Generate Branch Name
- ⚙ Configure API Key
- 🔧 Configure Model
Create Pull Request
# Interactive branch selection
qkpr pr
# Specify target branch directly
qkpr pr main
qkpr pr develop
Features:
- Interactive branch selection with search
- Protected branch highlighting (main, master)
- Smart branch categorization by prefix (feat/, fix/, merge/, etc.)
- Auto-generated PR description with commit summaries
- Clipboard integration (copies PR description automatically)
- Browser integration (opens PR comparison page)
- Merge branch suggestion for conflict resolution
- Multi-platform support (GitHub, GitLab, Gitee)
Generate Commit Message (AI-Powered)
qkpr commit
Features:
- 🤖 Uses Google Gemini 2.0 Flash AI
- 📝 Follows Angular commit message convention
- 🌿 Suggests semantic branch names
- 🔍 Analyzes staged changes (git diff --cached)
- ✅ Interactive: choose to commit, copy, or regenerate
- 🚀 Option to auto-push after commit
First-time Setup for AI Features
- Get Gemini API Key from Google AI Studio
- Configure API key:
# Method 1: Use config command
qkpr config
# Method 2: Environment variable
export QUICK_PR_GEMINI_API_KEY=your_api_key_here
# or legacy variable name
export GEMINI_API_KEY=your_api_key_here
Model Configuration
qkpr config:model
Available models (as of 2025):
gemini-2.5-pro(latest pro)gemini-2.5-flash(latest flash)gemini-2.0-flash(default)gemini-2.0-flash-expgemini-flash-latest
Or set via environment:
export QUICK_PR_GEMINI_MODEL=gemini-2.5-pro
Generate Branch Name
qkpr branch
Generates a semantic branch name based on staged changes using AI.
Configuration
# Configure API key
qkpr config
# Configure model
qkpr config:model
Version & Help
qkpr --version # or qkpr -v
qkpr --help # or qkpr -h
Workflow Examples
Example 1: Create a Pull Request
# Make your changes
git add .
git commit -m "feat: add new feature"
# Create PR with qkpr
qkpr pr
# Select target branch interactively
# PR description copied to clipboard, browser opens automatically
Example 2: AI-Generated Commit Message
# Stage your changes
git add .
# Generate commit message with AI
qkpr commit
# Review the generated message
# Choose to commit, copy, or regenerate
Example 3: Complete Workflow with AI
# Stage changes
git add .
# Generate commit and create branch name
qkpr commit # Generates message, suggests branch name
qkpr branch # Get semantic branch name suggestion
# Commit and push
git checkout -b suggested-branch-name
git commit -m "generated message"
git push
# Create PR
qkpr pr main
Commit Message Convention
qkpr follows Angular commit message format:
<type>(<scope>): <subject>
<body>
<footer>
Types
feat- New featurefix- Bug fixdocs- Documentation changesstyle- Code style changes (formatting, etc.)refactor- Code refactoringperf- Performance improvementstest- Adding or updating testschore- Maintenance tasksci- CI/CD changesbuild- Build system changes
Configuration File
API keys and settings are stored locally in:
~/.qkpr/config.json
Requirements
gitversion 2.0+- Node.js version 18+
- Gemini API key (for AI features)
License
MIT License © KazooTTT
Du fichier au premier essai
Le téléchargement contient exactement le contenu affiché sur cette fiche. Cette copie peut différer de la dernière version du dépôt source.
Consulter la source et ses fichiers annexesCe téléchargement contient uniquement SKILL.md. Les scripts, références, modèles et dépendances éventuels ne sont pas inclus. Récupérez les fichiers nécessaires depuis la source en conservant leur arborescence avant de poursuivre.
1. Télécharger le fichier
Télécharger SKILL.mdDepuis la racine d’un projet de test, enregistrez le fichier sous .skill-downloads/qkpr-ai-powered-pull-request-cli-mmh8qqep/SKILL.md, ou utilisez la commande suivante. Ce dossier sert à examiner la skill avant son installation.
Commande pour macOS/Linux ou WSL : un shell POSIX et curl sont nécessaires. Sous Windows sans WSL, utilisez le bouton de téléchargement et créez le dossier manuellement.
mkdir -p '.skill-downloads/qkpr-ai-powered-pull-request-cli-mmh8qqep' && curl --fail --show-error --location 'https://skills-guides.com/api/skills/qkpr-ai-powered-pull-request-cli-mmh8qqep/download' --output '.skill-downloads/qkpr-ai-powered-pull-request-cli-mmh8qqep/SKILL.md.part' && mv '.skill-downloads/qkpr-ai-powered-pull-request-cli-mmh8qqep/SKILL.md.part' '.skill-downloads/qkpr-ai-powered-pull-request-cli-mmh8qqep/SKILL.md'2. Vérifier les prérequis
Lisez SKILL.md avant de l’utiliser. Si le fichier cite des scripts ou services externes, examinez-les et préparez les accès nécessaires dans votre environnement de test.
Outils déclarés par l’auteur (à vérifier dans votre agent) : Bash(qkpr:*), Bash(git:*)
Extrait original : Requirements
gitversion 2.0+- Node.js version 18+
- Gemini API key (for AI features)
Les plateformes de la fiche sont des indications du catalogue. Les chemins ci-dessous suivent la documentation des outils ; ils ne prouvent pas que cette skill y a été exécutée. Aucune version minimale de ces outils n’est attestée pour cette fiche.
3. Charger la skill
Après vérification, copiez le dossier complet dans le projet avec l’une des commandes ci-dessous, puis ouvrez une nouvelle session de l’outil. La commande s’arrête si un dossier du même nom existe déjà : comparez les fichiers avant de le remplacer.
Claude Code
test -f '.skill-downloads/qkpr-ai-powered-pull-request-cli-mmh8qqep/SKILL.md' && test -s '.skill-downloads/qkpr-ai-powered-pull-request-cli-mmh8qqep/SKILL.md' && mkdir -p '.claude/skills' && test ! -e '.claude/skills/qkpr' && cp -R '.skill-downloads/qkpr-ai-powered-pull-request-cli-mmh8qqep' '.claude/skills/qkpr'OpenSkills
OpenSkills doit déjà être installé. La procédure locale install/read est contrôlée avec OpenSkills 1.5.0, qui exige Node.js ≥ 20.6.0. Aucun slug du catalogue n’est résolu automatiquement.
Installation officielle d’OpenSkillsopenskills install './.skill-downloads/qkpr-ai-powered-pull-request-cli-mmh8qqep'openskills read 'qkpr-ai-powered-pull-request-cli-mmh8qqep'La lecture doit afficher le contenu du fichier installé et son dossier de base. Elle ne lance ni la skill ni ses dépendances.
Pour un agent qui lit AGENTS.md, synchronisez ensuite l’index. Cette commande modifie AGENTS.md : relisez le diff avant de l’utiliser.
openskills syncMode manuel ou autre outil : joignez SKILL.md à une conversation, ou ouvrez-le dans un agent capable de lire les fichiers. Ajoutez les ressources annexes nécessaires. Il n’existe pas de dossier universel reconnu par tous les outils.
4. Faire un premier essai
Utilisez une entrée courte et fictive : un endpoint d’API, un petit document ou un brief d’interface. Dans une nouvelle conversation, joignez le fichier ou donnez son chemin à l’agent, puis adaptez cette demande :
Lis .skill-downloads/qkpr-ai-powered-pull-request-cli-mmh8qqep/SKILL.md et applique ses instructions à cet exemple : [décrire une entrée de test]. Indique les fichiers, dépendances ou accès qui manquent. Produis le résultat demandé par la skill sans inventer de données ni exécuter de script non examiné.Résultat attendu : une sortie correspondant aux instructions de la skill, ou une liste précise des prérequis manquants. Une simple confirmation de lecture ne valide pas le premier usage. Si une ressource externe est indisponible, ce parcours reste à tester.
Bonnes pratiques React Hook Form
Developpement
Maîtrisez React Hook Form : évitez les anti-patterns, gérez les abonnements, et traitez correctement reset, dirty state et entrées contrôlées.
Migration Emotion vers Mantine
Developpement
Migrer les styled-components Emotion vers des composants Mantine avec style props et modules CSS. Pour convertir .styled.tsx ou supprimer les imports @emotion.
Détecteur de dérive de périmètre
Developpement
Analyse les diffs git par rapport à une intention pour détecter la dérive de périmètre, fichiers non liés et PR trop larges, puis suggère de garder, diviser ou justifier.