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作業開始時に Issue 番号を基にコンテキストを構築し、ブランチ作成・Draft PR 作成まで自動実行して、準備段階を完結させます。 現在のブランチ・PR 状態から「新規着手」「PR 欠落」「通常再開」「レビュー中」のいずれかを自動判定し、ステップを スキップして効率化できます。 作業完了時に .tasks/plans/ のタスク履歴を自動記録し、コンテキストクリア後のステップ喪失を防止します。 GitHub Issue 駆動開発を導入しているチームのすべての開発者 セッション終了時に作業状態を記録し、次のセッション開始時にスムーズに再開したい開発者 ブランチ・PR・Issue の管理を手動で行うのが煩雑だと感じている開発者 計画→実装→テスト→レビューの流れを統一的に進めたいプロジェクト Step 1 で main 最新化、Step 2 で Issue 番号を特定（ブランチ名抽出か引数から）、Step 3 で ブランチ・PR 状態から4種類のワークフロー状態を検出します。A（新規）は ブランチ・PR 両方なし、B（欠落）はブランチあり PR なし、C（通常再開）はブランチ PR 両方 Draft、D（レビュー中）はブランチ PR 両方 Ready の判定です。Step 3.5 で Issue 精査コメント有無を確認し、ステップ遷移は確認なしで自動進行（破壊的操作・複数選択肢がある場面のみ確認）します。/wrap-up と対になり、セッション終了時に .tasks/ へ作業履歴を自動記録するパターンです。

Claude Code Actionによる自動レビューコメントを確認し、修正が必要な指摘は半自動で修正案を提示、問題なければそのままマージできます。 PR の状態（Draft状態、CI未通過、base branch同期の確認）を一括確認して、マージ前に必要な前提条件をクリアできます。 base branch に差分がある場合は rebase + push を自動実行し、その後 CI 再実行時に既存レビューコメント（review comment）を先行確認して効率化できます。 Claude Auto Review のステータス（pending/in_progress/success/failure）をポーリング監視し、完了まで待機または即座に進行するか判定できます。 レビューコメント取得・分析、修正案提示、マージ実行まで、1回の呼び出しで 1 つの PR を完全に処理できます。 GitHub での Pull Request レビュー・マージプロセスを自動化・効率化したい開発チーム Claude Code Action によるAI自動レビューを導入済みで、その結果を素早く確認したいエンジニア base branch 同期や CI 再実行時のレビューコメント確認を手動で行うのが煩雑に感じているリードディベロッパー 複数 PR を同時管理していて、ボトルネックを解決したい組織 このスキルは Claude Code Action による自動レビュー結果の確認と PR マージを半自動化するワークフローです。 対象 PR の決定：引数で PR 番号を指定、または現在のブランチに PR がある場合はそれを対象、どちらもない場合は Ready 状態の PR を一覧表示してユーザーに選択させる（1回の呼び出しで処理するのは必ず 1 つのみ）。 Step 1: PR状態確認 + base branch同期：gh pr view で PR の状態（Draft/CI 未通過等）を確認、git fetch で base branch との差分を確認。Draft は解除するか確認、CI 未通過は待機するか確認。base branch 差分がある場合は rebase + push を実行し、既存レビューコメントを先行確認する。 Step 2: Claude Auto Review 完了確認：gh pr checks で「Claude Auto Review」ステータスを確認、pending/in_progress なら 20～30秒間隔でポーリング待機、success/failure なら次へ。 Step 3: レビューコメント取得・分析：gh api で claude[bot] の全レビュー情報を取得、Review コメント（置き入れ、suggest 等）を分析。 Step 4: 対応判定と修正：APPROVED なら次へ、CHANGES_REQUESTED なら修正案を提示してユーザーに対応させる。 Step 5: マージ実行：gh pr merge で指定マージ戦略（squash/rebase/merge commit）に基づいてマージ完了。

セッションの作業内容を自動分析し、セッションログ、ADR、ナレッジベース、実装解説、操作レシピ、改善記録、調査記録のうち作成すべきドキュメントを特定できます。 Gitの変更履歴と会話文脈から、技術選定・設計判断・新パターン導入などの形式知を自動検出します。 必要なドキュメントを確認後、ユーザー確認を待たずに自動作成し、セッション終了後のドキュメント作成の手間を大幅削減できます。 リポジトリに形式知として知見を蓄積し、プロジェクトのナレッジを整理・共有できます。 AIとのセッション終了時にドキュメント作成ルールを確実に守りたい開発者 設計判断やトラブルシューティング内容を自動的にナレッジ化したいチーム 作業内容の記録と共有を仕組み化して属人性を減らしたいプロジェクトリーダー セッション終了時の手作業を自動化して作業効率を高めたい技術者 /wrap-upで呼び出し、オプションで特定ドキュメント種類を指定できます（log/adr/knowledge/impl/recipe/improvement/investigation）。指定なければ全種類をチェックして必要なものを提案します。現在ブランチのコミット一覧と変更ファイル統計から作業を分類し、チェックリスト（セッションログ：コード変更・設計判断、ADR：技術選定・実装方針、ナレッジベース：新ツール・パターン導入、実装解説：設計伴う実装、操作レシピ：非自明な問題解決、改善記録：AI運用の問題、調査記録：トラブルシューティング2回以上）に基づいて必要性を判定します。各ドキュメントの規約に従って自動作成し、セッションログは初回コミット時刻からファイル名を生成、ADRは次番号を確認、ナレッジベースは既存カテゴリを確認して追記か新規判定、実装解説は/explainを自動実行します。