TaskGoblin 中没有单一的"运行"按钮。相反，智能体会持续关注你已经在使用的工具，并在你把任务交给它的那一刻立即接手——就像你把工作委派给同事时会用的那些动作一样。本页是这些触发方式的完整目录。
无论你使用哪种方式，智能体在接手任务时都已经了解其上下文，并会将结果反馈回同一个地方。
分配一个 Linear 问题
将某个 Linear 问题的指派人设置为 TaskGoblin 智能体。它会读取该问题的标题、描述和评论，完成工作，并在问题中关联回合并请求，同时附上状态更新。这是最常见的触发方式，也是快速入门中使用的方式。
如果需要它再处理一轮，在问题下留下描述所需更改的评论——智能体会在同一分支上继续。
在合并请求或拉取请求中提及它
在现有的 MR 或 PR 中留下提及哥布林的评论：
- 在 GitLab 上，在合并请求的备注中使用
@taskgoblin。 - 在 GitHub 上，在拉取请求或问题评论中使用
@taskgoblin。
用它来迭代：@taskgoblin please address the review comments（请处理审查意见）或 @taskgoblin add tests for the edge case in the last commit（为最新提交中的边界情况添加测试）。智能体会将后续提交推送到同一分支。
自动代码审查
当合并请求或拉取请求被创建或更新时，TaskGoblin 可以自动对其进行审查，并将反馈发布为评论——无需任何提及。这让智能体成为每一次变更的第一轮审查者，而不仅仅是它自己编写的变更。
从问题触发
你不必使用 Linear 才能从一个问题开始：
- 在 GitHub 上，给问题添加
taskgoblin标签。该标签就是触发条件；之后在该问题评论中的提及会继续这次执行。 - 在 GitLab 上，将问题指派给
@taskgoblin机器人，或在问题评论中提及它。
在 Slack 中询问
在 Slack 话题中提及哥布林。它会在对话发生的同一话题中回复，这使得当一个请求以讨论而非正式工单的形式开始时，Slack 成为合适的入口。请先从集成中连接 Slack。
安排一个循环任务
对于需要按周期而非按需发生的工作，创建一个Loops：一段自由文本指令，智能体会在一次性或循环的时间点执行它。每次触发的行为与其他任何一次运行完全相同——它会创建一个线程并打开一个合并请求——因此Loops与其他工作共享相同的历史记录和审查流程。可以在 /{organisation}/loops 中管理这些任务。
不错的候选场景：每周的依赖更新、每晚的更新日志草稿、循环性的清理任务。
所有触发方式的共同点
- 智能体带着上下文而来。 在开始之前，它会先阅读问题、线程或评论历史。
- 工作在沙箱中进行，在名为
ai-{issue-identifier}的分支上，绝不会在你自己的机器上进行。 - 结果会返回到你触发它的地方。 合并请求、审查评论或 Slack 回复——都会出现在你触发它的同一个地方。
要了解从触发到合并请求之间发生了什么，请阅读智能体的工作原理。