その他のスキル

<What this skill does>

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運用で発見されたレビューパターン (findings / retrospective) を分析し、新 skill への昇格候補 / 既存 skill 更新候補 / 人間判断が必要な項目に分類する

マルチテナント前提の設計差分から、テナント分離（データ/権限/リソース/障害影響）の抜けや越境リスクを検出

.river-review.{yaml,json} の context.budget / ranking / reviewMode 設定をモデル仕様とリポジトリ規模に合わせて調整するレビュー観点。

複数の AI / 人間レビュー結果 (review-self / review-external / findings-pool) を統合し、実在性・重大度・対応優先度・merge 可否を検証する。

Ensure architecture docs define bounded contexts, ownership, and a consistent ubiquitous language to prevent domain drift and coupling.

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Detects mass assignment via create/update($request->all()), unguarded models, and missing authorization on mutating controller actions in Laravel.

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Ensure architecture updates document affected stakeholders, notification plan, and deprecation/retirement signals to keep knowledge aligned.

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Checks whether AI-assisted work defines review criteria, accessible context, explicit review loop, human judgment boundary, and feedback capture before delegating to an agent.

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Ensure ADRs capture context, decision, alternatives, tradeoffs, and follow-ups in a way that prevents future drift.

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Detect missing loading/error/empty state handling that could trap users in spinners or disabled states.

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Applies standard AI review policy guidelines for midstream (implementation) phase reviews.

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Minimal always-on sample skill to guarantee an end-to-end review experience.

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Review changes to the Agent Skills import/export bridge for path safety, round-trip fidelity, and validation correctness.

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Detects long-lived objects (caches, listeners, singletons) that capture an entire enclosing scope via closures/environment capture, keeping large arrays or buffers alive, and proposes copying only the needed fields.

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6つの専門レビュアーロールを並列実行し、consensusLevel（複数ロールの合意度）と Tech Lead レポート（top3指摘・blindSpots・consensusSummary）で結果を統合する マルチエージェントレビュー entry skill。 Parallel multi-role review with consensus scoring (consensusLevel) and Tech Lead report. Use when a major release needs exhaustive multi-angle review, or when a single-perspective review is not enough and you want confidence that no reviewer angle was missed（重要リリース前の網羅レビュー・多視点の確証が 欲しいとき）。

Review JSON/YAML configuration files for common issues and best practices.

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モジュール/スキルの構造変更で当該ファイルは更新したが、caller 側が古い構造（旧参照・旧シグネチャ・旧採番）を参照したまま残るパターンを検出する

River Review のメインエントリポイント。 レビュー依頼の intent classification → 専門 skill 選択 → 実行 → finding verification → feedback classification → fixture / reference / suppression への還元までを束ねる improvement-loop orchestrator。

Detect i18n/locale keys that are removed from source but remain in locale files, or keys added to locale files without source usage.

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指摘対応の反復（レビューコメント→修正→再レビュー）で、個別には正しい修正の蓄積が当初スコープを逸脱した（scope creep）、または成立済みの前提（"動いていた"状態）を破壊した（premise break）連鎖を diff-time で検出する。技術的正しさとスコープ整合性を別軸で評価し、report-only で finding/question のみ出力する。1コメント単位のトリアージ・構造変更後の caller 残骸・plan 前提解消は隣接 skill へ委譲する

Ultra-compressed communication mode that cuts output tokens while keeping technical accuracy. Levels: lite, full, ultra and the wenyan variants. Use for /caveman, "caveman mode", "talk like caveman", "be brief" or "less tokens".

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Create and maintain AGENTS.md files for project onboarding and grounding. Use when initialized in a new project, when project structure changes significantly, or when creating subfolder-level AGENTS.md files for complex monorepos.

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Processes JSON on the command line with jq. Use when parsing, filtering, or validating JSON from files or APIs.

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