利用运行时间较长的智能体，将 GitHub 问题转化为草稿拉取请求
作者使用 Dots 处理阅读量大的长周期任务，如阅读 GitHub 问题和提交 PR，这些任务通常表现不佳，但提供了起点。
- 具体怎么做
- 评论者使用了运行已久的智能体工具 Dots，并结合使用 Codex 来处理阅读量大、周期较长的任务。该智能体会读取 GitHub 问题并据此撰写拉取请求。原文未提供更多设置细节，也没有提及任何人干预的操作步骤。
- 做到了什么
- 这些 Pull Request 通常很糟糕，但至少提供了起点。通过让人类参与进来并采用 Claude Code 风格，评论者得到了更出色的实际成果。
- 上手要点
- 按照常规计划运行该系统对作者来说是个致命问题，因为当智能体偏离任务时，她还想更好地控制上下文窗口。
你可以这样试
使用 Dots阅读我的 GitHub 仓库中的开放问题 [仓库链接]，选出 [数量] 个定义明确的问题，并标记为 [标签或主题]。针对每个问题，创建一个分支，提交一个草稿拉取请求，包含初步修复方案、该仓库是否具备相关测试，以及你对所做工作的简要说明和不确定之处。不要合并或推送任何内容，只提交草稿拉取请求，并在打开这些请求之前，先向我展示你计划提交的拉取请求列表。