在AWS CodePipeline中，可以通过使用AWS Lambda函数来实现手动批准被跳过的功能。以下是一个使用Python编写的示例代码：

import boto3

def lambda_handler(event, context):
    # 获取CodePipeline的ARN
    pipeline_name = event['CodePipeline.job']['data']['pipelineContext']['pipelineName']
    pipeline_stage = event['CodePipeline.job']['data']['pipelineContext']['stage']['name']
    pipeline_action = event['CodePipeline.job']['data']['action']['name']
    job_id = event['CodePipeline.job']['id']
    
    # 创建CodePipeline客户端
    codepipeline = boto3.client('codepipeline')
    
    # 获取需要手动批准的阶段和动作
    response = codepipeline.get_pipeline_state(name=pipeline_name)
    skipped_actions = []
    for stage in response['stageStates']:
        if stage['stageName'] == pipeline_stage:
            for action in stage['actionStates']:
                if action['actionName'] == pipeline_action and action['latestExecution']['status'] == 'Skipped':
                    skipped_actions.append(action)
    
    # 如果有需要手动批准的动作
    if skipped_actions:
        # 创建一个批准状态，并将其标记为Approved
        approval = codepipeline.put_approval_result(
            pipelineName=pipeline_name,
            stageName=pipeline_stage,
            actionName=pipeline_action,
            result={
                'summary': 'Approved',
                'status': 'Approved'
            }
        )
        
        # 完成作业
        codepipeline.put_job_success_result(jobId=job_id)
    else:
        # 没有需要手动批准的动作，直接完成作业
        codepipeline.put_job_success_result(jobId=job_id)

上述代码首先获取CodePipeline的ARN，然后使用CodePipeline客户端获取当前Pipeline的状态。然后遍历每个阶段和动作，找到需要手动批准的动作。如果有需要手动批准的动作，则将其标记为Approved，并完成作业。如果没有需要手动批准的动作，则直接完成作业。

将上述代码打包成一个AWS Lambda函数，然后将其与CodePipeline中对应的阶段和动作绑定。当有动作被跳过时，Lambda函数将被触发，执行相应的批准操作。