Claude Code（六）:集成 GitHub 与 Hooks 实现开发全流程自动化

要点

  • GitHub 集成：学习如何通过 /install-github-app 命令，将 Claude Code 作为一款 GitHub App 安装到仓库中，使其具备监听和响应仓库事件的能力。
  • 自动化代码审查 (PR Review)：了解集成后生成的 GitHub Actions 工作流，如何让 Claude 机器人自动为新的 Pull Request 提供代码分析、质量检查和安全建议。
  • 远程任务指派 (Issue Fixing)：掌握在 GitHub Issue 中直接 @claude，指派它修复 Bug 或实现功能。Claude 会自动分析问题、修改代码、并创建一个新的 PR 来解决该 Issue。
  • Hooks 系统：初探 Claude Code 的高级定制功能 Hooks。理解如何通过 PreToolUse 和 PostToolUse 等钩子，在工具执行前后注入自定义的脚本，实现更精细的工作流自动化。

一、从本地收尾到云端部署

课程开始，我们首先延续了上一期的工作，做了一些清理。我们之前使用 git worktree 创建了多个工作区，但在合并后忘记了清理。这里我们学习了一个新技巧：使用 claude --resume 命令可以列出并恢复之前的会话，非常方便。

会话列表

我们让 Claude 清理了 .trees 文件夹和相关的 Git 分支，然后将所有合并后的代码推送到了 GitHub 远程仓库。至此，本地的工作告一段落，我们的舞台正式转向云端。

推送 github

二、集成 Claude Code GitHub App

要让 Claude Code 在 GitHub 上“活”起来，我们需要将其作为一款 GitHub App 安装到我们的仓库中。这个过程通过一条简单的命令即可启动：

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/install-github-app
/install-github-app

这个命令会引导我们完成一系列的授权流程，包括 GitHub CLI 的认证和 Claude 服务的授权。

github + claude

安装完成后，最核心的变化是 Claude Code 会在我们的仓库中创建一个 .github/workflows/ 目录，并自动生成两个 GitHub Actions 工作流文件：claude.yml 和 code-review.yml。

  • GitHub Actions：是 GitHub 提供的持续集成和持续部署（CI/CD）服务。它允许你在 GitHub 仓库中自动化你的软件开发工作流。你可以创建自定义的工作流（Workflows），在仓库发生特定事件（如 push, pull_request）时，自动执行一系列任务（Jobs），例如构建、测试、打包和部署代码。这些工作流由 YAML 文件定义，存放在 .github/workflows/ 目录下。

这两个 YAML 文件，实际上就是我们新入职的“AI 队友”的行动指令集：

  • code-review.yml：定义了当有新的 Pull Request 被创建时，自动触发 Claude Code 进行代码审查的流程。
  • claude.yml：定义了当在 Issue 或 PR 的评论中 @claude 时，触发 Claude Code 执行任务的流程。

值得注意的是，这些 YAML 文件是完全开放和可定制的。我们可以修改其中的 Prompt，来调整 Claude Code 审查代码时的关注点，或者限定它只对某些作者、某些分支的 PR 进行审查，提供了极高的灵活性。

完成安装并合并了包含这两个工作流文件的 PR 后，我们的 Claude Code 机器人就正式“上岗”了。

2.1 不知疲倦的代码审查员

为了测试效果，课程演示了合并这个安装 PR 的过程。我们立刻就看到，一个名为 “Claude” 的 GitHub Action 开始运行。

claude bot 在 github 上正在 review 代码

片刻之后，Claude 在 PR 页面留下了它的审查评论。评论内容结构清晰，包括了代码中做得好的地方以及一些潜在的改进建议。

在我看来，将 AI 作为自动化代码审查的第一道关卡，其价值巨大。它不仅能发现人类审查者可能忽略的细节问题，更重要的是，它建立了一个 客观、一致、不知疲倦 的审查标准。这可以极大地减轻团队中真人审查者的负担，让他们能更专注于业务逻辑、架构设计等更高层次的评审。

2.2 随叫随到的问题解决者

除了被动地审查 PR，我们还可以主动地给 Claude 分配任务。课程中模拟了一个场景：我们对之前版本中新增的页面 Header 不满意，想要恢复到旧版样式。

我们在 GitHub 上创建了一个 Issue，用自然语言详细描述了需求：

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The application has a new header... Let's go back to the old one. Make sure to keep the toggle theme but just make the header look like what it was before...

然后，在评论区，我们像召唤同事一样，简单地 @claude 并说了一句：Claude, can you fix this for me?

可以直接在 github issue 里 @claude 安排干活

这触发了 claude.yml 工作流。在 GitHub Actions 的日志中，我们可以看到一个熟悉的场景：Claude Code 开始了它的思考和规划过程，生成了一个 To-do list，这和我们在本地终端中看到的行为完全一致。

claude bot 在github上干活和日常一样，也会有todo list

任务完成后，Claude 自动创建了一个新的 Pull Request，其中包含了解决该 Issue 所需的所有代码修改。更有趣的是，这个新 PR 同样触发了 Code Review 流程——Claude 开始审查自己刚刚写的代码。这种“自审”机制，为代码质量提供了又一层保障。

claude bot 已经实现了需求

我们将这个 PR 合并，然后回到本地拉取最新的代码。刷新页面后，可以看到 Header 确实已经按要求恢复了旧版样式。整个流程从提出需求到代码合并，完全在 GitHub 上通过人机对话完成，这极大地改变了传统的问题处理工作流。

三、初探 Hooks 系统

在课程的最后，Elie 老师介绍了一个更深层次的定制化功能：Hooks（钩子）。

claude code cook 机制图解

对于熟悉 Git Hooks 或 Webhooks 的开发者来说，这个概念会非常亲切。Hooks 允许我们在 Claude Code 内部生命周期的特定事件点，注入我们自己的代码或命令。

我们可以通过 /hooks 命令打开一个编辑器来管理这些钩子。

/hooks

Claude Code 提供了多种可用的事件钩子，例如：

  • PreToolUse：在某个工具即将被执行 之前 触发。
  • PostToolUse：在某个工具执行完成 之后 触发。
  • OnUserSubmit：当用户提交一个新的 Prompt 时触发。
  • BeforeSubagentResponse：在子智能体返回响应之前触发。

为了演示这个功能，课程中创建了一个简单的 PostToolUse 钩子。它的作用是：每当 Read 或 Grep 工具被使用后，就执行一条 say ‘All done!’ 的 Shell 命令，让电脑语音播报“All done!”。

在post-tool hook里实现电脑播报

这个配置会被保存在 .claude/settings.local.json 文件中。

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{
  "permissions": { ... },
  "hooks": {
    "PostToolUse": [
      {
        "matcher": {
          "tool_name": {
            "$in": ["Read", "Grep"]
          }
        },
        "command": "say 'All done!'"
      }
    ]
  }
}

虽然 say 命令只是一个有趣的例子，但 Hooks 机制的潜力远不止于此。我们可以利用它来构建非常强大的自动化工作流：

  • 自动化测试：创建一个 PostToolUse 钩子，匹配 Write 或 Edit 工具。每当 AI 修改了代码文件后，自动运行相关的单元测试。
  • 代码规范检查：在 PreToolUse 钩子中匹配 Bash(git: commit)，在提交代码前自动运行 Linter 或 Formatter。
  • 安全扫描：在 PostToolUse 中匹配 Bash(npm: install)，每当安装了新的依赖后，自动运行 npm audit 进行安全漏洞扫描。
Claude Code Hooks工作流示意图

四、总结

  • GitHub 集成：是在 宏观流程 上实现了自动化。它将 AI 无缝嵌入了团队的 CI/CD 和协作流程中，解决了代码审查、问题修复等流程性、协作性的任务。
  • Hooks 系统：则是在 微观执行 上实现了自动化。它允许我们精细地控制 AI 在执行每一个具体工具前后的行为，将我们的个人工作流、项目的特定规范，注入到 AI 的每一次操作中。

将这两者结合，我们实际上是在构建一个高度定制化、全流程自动化的“可编程开发环境”。在这个环境中，AI 不再仅仅是响应我们指令的工具，而是遵循我们预设的规则和流程，主动、可靠地执行任务的系统。开发者作为这个系统的设计者和编排者，其工作效率和对项目质量的把控能力都将得到质的提升。

Reference

  1. Claude Code: A Highly Agentic Coding Assistant
  2. Claude Code(GitHub)
  3. 吴恩达 Claude Code 笔记精华版
  4. 课程项目源码
  5. 课程官方文件与 Prompt
  6. Claude Code Docs
  7. Claude Code Offcial
Claude Code
#Claude Code
Claude Code（六）:集成 GitHub 与 Hooks 实现开发全流程自动化
https://mztchaoqun.com.cn/posts/D93_ClaudeCode/
作者
mztchaoqun
发布于
2025年11月3日
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