code-review
Freeプロジェクトガイドラインへの準拠をチェックし、バグ、スタイル違反、コード品質問題を検出する。PRレビュー時に使用。
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feel-flow/ai-spec-driven-development7Updated Oct 18, 2026
FreePublished on GitHub
comment-analysis
コードコメントの正確性、完全性、長期的な保守性を分析する。JSDoc、コメント、README等のドキュメントが変更された場合に使用。
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Comment Analysis スキル
目的
コードコメントの正確性、完全性、長期的な保守性を分析し、技術的負債を防ぐ。
検証プロセス
1. 事実精度の確認
- 関数署名（パラメータ、戻り値の型）が一致しているか
- 説明された動作が実際のコードと一致しているか
- 参照されている型、関数、変数が存在するか
2. 完全性の評価
- 重要な仮定がドキュメント化されているか
- 副作用が記載されているか
- エラー状態が説明されているか
- 複雑なアルゴリズムの解説があるか
3. 長期的価値の評価
- 「なぜ」を説明しているか（「何を」だけでなく）
- 非自明なロジックを説明しているか
- 過度に冗長でないか
4. 誤解要素の特定
- 曖昧な表現の有無
- 古い参照の有無
- 時代遅れな仮定の有無
出力形式
# Comment Analysis Results
## Critical Issues（事実として不正確）
### [ファイル名:行番号]
- コメント: "..."
- 問題: コメントが実際のコードと矛盾している
- 実際のコード: ...
- 推奨修正: ...
## Improvement Opportunities（改善可能）
### [ファイル名:行番号]
- コメント: "..."
- 問題: 情報が不完全
- 推奨追加内容: ...
## Positive Findings（良い例）
### [ファイル名:行番号]
- コメント: "..."
- 評価: 「なぜ」を適切に説明している
## Summary
- Critical Issues: X
- Improvement Opportunities: X
- Positive Findings: X
注意事項
- 変更されたファイルのコメントのみを分析
- 事実の不正確さを最優先で報告
- 良い例も報告して学習を促進
- 主観的な「スタイル」の指摘は避ける
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