Programmierung · Mittelstufe
Verifiziert
Automatisierte Verifizierung
- Alle automatisierten Prüfungen bestanden: Schema, Eindeutigkeit, HTTPS und erreichbarer Quelllink, Prompt-Injection- und Sicherheitsscan, Regel zum Freigabeschritt.
- Entwurfsmodell nicht erfasst.
- Prüfung durch ein zweites Modell: deepseek/deepseek-v4-pro (keine kritischen oder schwerwiegenden Befunde).
- Deutsche Übersetzung: google/gemini-4-argon, geprüft von openai/gpt-5.5.
- Verifiziert am .
- Nur automatisierte Prüfungen und KI-Review, keine menschliche Prüfung.
Qualitätsaudit für Repositorys nach Projektstandards
Offene Pull Requests anhand von Qualitätskriterien bewerten und Lücken vor dem Merge markieren
Mit BotBento nutzen MarkdownEnglish
Öffnet BotBento. Fügen Sie den Prompt in einen Bot ein; nichts ist vorkonfiguriert.
- Wenn etwas passiertPull Request geöffnet
- DanachÄnderungen gegen Richtlinien prüfen
- ErgebnisReview-Kommentar zur Freigabe entwerfen
Wahren Sie die Konsistenz in Ihrer Codebasis, indem Sie neue Pull Requests gegen die Qualitätsstandards des Projekts prüfen. Der Bot analysiert Qualitätsspezifikationen, untersucht geänderte Dateien, testet Assertions und präsentiert ein strukturiertes Review.
Prompt zum Einstieg
BotBentoEmpfohlen
Untersuche das Repository auf Dokumente mit Qualitätsrichtlinien und identifiziere zentrale Standards für Dokumentation, Tests und Architektur. Wenn ein Pull Request eingereicht wird, analysiere den Diff anhand dieser Standards. Führe notwendige Linter-Prüfungen über das Terminal aus. Entwirf eine umfassende Review-Zusammenfassung, die die Einhaltung sowie Lücken hervorhebt, aber warte auf die Freigabe durch den Nutzer, bevor du Kommentare oder Review-Freigaben auf GitHub absendest.