从 issue 到 PR 的 AI coding 工作流

前一段时间我摸索出了一套 AI coding 的工作流，但在真正用的时候发现，并没有一个工具能非常完整地贴合这套流程，于是干脆自己顺手做了一个。

我的核心诉求其实很简单：

我已经把需求和方案写成了 issue，我希望一个工具能直接拿到这个 issue，把事情做完，然后给我一个 PR 让我 review。

如果我在 review 里提了 comment，希望它能再跑一遍，把问题修掉，并且逐条告诉我它是怎么修的。

于是就有了 holon。

我想要的交付形态

用法也很直接：

holon solve github_issue_pr_url

如果是一个 issue，它就直接解决并提交 PR；如果是一个 PR，它就去修 review comments 或 CI 错误，然后再提交。

holon 也可以配置成 GitHub workflow。只要在 issue 或 PR 下面评论 holonbot，就会触发它去提交 PR，或者修已有的 PR。

整个 holon 工具本身，就是用这套流程写出来的。

我先写 issue，然后 holonbot 开发，开发完让 Copilot review，review 的结果出来以后，再让 holonbot 修复，我只负责最后合并代码。

大概一周多的时间，合并了 200 多个 PR，close 了 150 多个 issue。

只有在 holon 把自己改坏的时候，才需要我亲自下场修。

大多数 PR 我其实不会细看代码，主要看的是 Copilot 和 holonbot 在哪些地方产生了分歧，看看它们在争论什么点、为什么会争论这些点。

有时候我会补一两个 review comment，但也不是每次都会被接受，偶尔还会被 holonbot 直接驳回。

后来发现有一类 review comment，比如需要补测试，或者需要比较大的重构，其实不适合当下直接修，于是干脆让 holon 在这种情况下自动创建一个 issue，把问题记录下来，等未来再处理。

这个处理方式我觉得更接近真实工程流：不是所有 comment 都应该同步修完，有些更适合进入下一轮 backlog。

整体体验还是比较丝滑。