gitlink-cli/demo/live-demo-guide.md

4 个 Skill 登录实演指南（onboarding / digest / todo / auth）

用法：登录后，在 Claude Code 里用自然语言触发，让真 AI 读 SKILL.md 自主编排 —— 这是最强的实演证据。 配套：live-demo.sh（辅助采集脚本，不想手敲命令时用）。

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〇、前置准备

1. 登录：gitlink-cli auth login（或 --token），用 gitlink-cli auth status 确认已登录
2. 准备测试仓库：用一个你自己的/有权限的公开仓库作为演示对象（避免在团队主仓库留痕）
3. 开着 Claude Code：在本仓库目录下启动，让 AI 能读到 skills/*/SKILL.md
4. 安全原则：只读命令随便跑；写操作（评论/关闭）让 AI 先 --dry-run 或确认

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〇〇、推荐演示方式：自然语言触发真 AI（最有说服力）

不要告诉 AI 用哪个命令，只描述需求。看它是否自主读 SKILL.md → 调对命令 → 输出符合模板。 这是"Skills 让 AI 能驱动 CLI"的活证据，比手敲命令强得多。

每个 Skill 下面都给：① 触发语（你对 AI 说这句）→ ② 预期 AI 行为 → ③ 手动备选（想自己跑时）→ ④ 讲解要点。

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一、auth 实演（最简单，开场暖身）

① 触发语：

"检查一下我的 gitlink 登录状态"

② 预期 AI 行为：读 auth/SKILL.md → 调 gitlink-cli auth status → 报告登录用户、Token 有效期、存储位置。

③ 手动备选：

gitlink-cli auth status
gitlink-cli auth login --token    # 如需演示登录流程

④ 讲解要点：

• auth Skill 与 gitlink-shared 分工：shared 讲认证原理，auth 讲具体命令操作
• 决策树：遇到 401 → 引导 auth login；403 → 查权限；CI 环境 → 用 --token
• 演示 logout 后提醒：会清凭证，需重新登录

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二、onboarding 实演（核心亮点：5 维度评估）

① 触发语：

"我想参与 / 这个项目，帮我找几个适合新手的任务"

② 预期 AI 行为：读 onboarding/SKILL.md →

1. search +issues --keyword "good first issue" --category opened（找新手 Issue）
2. repo +info + repo +readme（项目概览）
3. 对候选 Issue 做 5 维度友好度评估（标题/描述/定位/范围/难度）
4. 输出「推荐新手任务」清单 + 可选生成引导评论

③ 手动备选：

gitlink-cli search +issues --owner <owner> --repo <repo> --keyword "good first issue" --category opened
gitlink-cli repo +info --owner <owner> --repo <repo>
gitlink-cli repo +readme --owner <owner> --repo <repo>

④ 讲解要点：

• 5 维度评估表是设计亮点：把"哪个 Issue 适合新人"从主观判断变成可量化打分（指着 AI 输出的评分讲）
• 引导评论模板：AI 能生成「欢迎贡献 + 代码定位 + 修改步骤」个性化评论（写操作，会先确认）
• 若无 good-first-issue 标签：AI 应从开放 Issue 推荐最简单的（决策规则）

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三、digest 实演（亮点：跨源聚合成简报）

① 触发语：

"给我一份 / 的项目简报，今天有什么动态"

② 预期 AI 行为：读 digest/SKILL.md → 并行采集 → 聚合分类 →

1. issue +list --state open + pr +list（Issue/PR 动态）
2. ci +builds（CI 状态）
3. api GET "users/<me>/messages.json"（通知）
4. 按 🔴需关注 / 🟢新增 / 🔵进行中 / 📊指标 分类，输出 Markdown 简报

③ 手动备选：

gitlink-cli issue +list --state open --format json
gitlink-cli pr +list --format json
gitlink-cli ci +builds --owner <owner> --repo <repo> --format json
gitlink-cli api GET "users/<me>/messages.json"

④ 讲解要点：

• 跨源聚合是亮点：一份简报汇总 Issue/PR/CI/通知，不用挨个刷
• 与团队 notification-digest 分工：它做通知中心（标记已读），digest 做项目全景（不做标记已读）—— 体现去重思考
• 纯只读，安全可随时跑

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四、todo 实演（亮点：补上「我的」视角）

① 触发语：

"我的待办有哪些？哪些 Issue/PR 在等我处理"

② 预期 AI 行为：读 todo/SKILL.md →

1. api GET "users/me"（识别身份）
2. search +issues --assignee <me> --category opened（分配我的）
3. api GET "users/<me>/messages.json"（@我的）
4. pr +list（我的 PR 状态）
5. 按紧急度（@我 > 待 review > 指派）排序，输出待办清单

③ 手动备选：

gitlink-cli api GET "users/me" --format json
gitlink-cli search +issues --assignee <me> --category opened
gitlink-cli api GET "users/<me>/messages.json"

④ 讲解要点：

• 「我的」视角是 gitlink 最缺的：跨 Issue/PR 汇总个人待办
• 紧急度排序逻辑：@我且停留 >24h → 🔴紧急；待 review 的 PR → 🟡本周
• 团队无对应 Skill，是真正的新增价值

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五、验收串场词（5 分钟版）

开场（30s）：Skills 让 AI 能驱动 gitlink-cli。先看 snippet 实演（跑 snippet-live-demo.sh）。

转场：snippet 是本地功能。接下来演示需要平台 API 的 4 个 Skill，
      我用自然语言提问，看 AI 是否自主读 SKILL.md 编排命令。

① auth（30s）：「检查登录状态」→ AI 调 auth status。
② onboarding（1.5min）：「找新手任务」→ AI 5 维度评估出推荐清单。（重点讲评估表）
③ digest（1.5min）：「给我项目简报」→ AI 跨源聚合出报告。（重点讲与团队分工）
④ todo（1min）：「我的待办」→ AI 汇总排序。（重点讲个人视角是缺口）

收尾（30s）：5 个新增 Skill 都能被 AI 正确调用，snippet 7 命令实测通过。

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六、安全清单（实演前确认）

• 用测试仓库演示，不用团队主仓库
• 写操作（onboarding 引导评论、issue close）让 AI 先确认 / --dry-run
• 演示完 auth logout 的话，记得重新登录
• 只读命令（list/view/search/info/messages）可放心反复跑