<What this skill does>
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既存デザインシステムコンポーネント(Button / Input / Modal / Card 等)を再実装していないかを検出する。Figma→コード実装時に既存コンポーネントを無視した実装を防ぐ。
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실행 점수 미검증
설치 방법 보기설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.
src/components/ui/、src/components/base/、components/ui/、components/base/ 配下である場合 — これはデザインシステム本体の定義であり指摘しない。Button.tsx, Input.tsx, Modal.tsx)— 定義ファイル自体は指摘しない。children を受け取り内部で別のコンポーネントへ委譲するラッパーコンポーネント — 指摘しない。*.test.tsx, *.spec.tsx)および Storybook ストーリー(*.stories.tsx)— 指摘しない。差分が以下のパターンに該当し、かつ抑制条件に当てはまらない場合に指摘する:
| プリミティブ | 検出シグナル |
|---|---|
| Button | <button + 3 つ以上の className トークン or style= + クリックハンドラ、かつ Button / Btn コンポーネントが存在しそうな文脈 |
| Input / TextField | <input + カスタムスタイリング(className または style=)、かつ Input / TextField コンポーネントが存在しそうな文脈 |
| Modal / Dialog | position: fixed または z-index の手動管理 + オーバーレイ div でモーダル振る舞いを実装 |
| Card | box-shadow / border-radius 付きの汎用 div で「カード」レイアウトを構成 |
| Badge / Tag | ピル形状スタイル(rounded-full / border-radius: 9999px 等)付きの <span> や <div> |
SubmitButton.tsx, UserBadge.tsx)でありながら、内部で素の HTML 要素を直接スタイリングしている。style= 属性を持つ素の HTML 要素がコンポーネントのルートになっている。Button, Input, Modal 等)が存在するはずの構造(components/ui/ や lib/components/ の存在)が示唆されている。medium とする。No findings を返す。Finding: <コンポーネント種別> が再実装されており、既存コンポーネントの再利用機会ありEvidence: <ファイル:行 — コードスニペット>Suggestion: <ComponentName> を <likely path> からインポートして使用することを検討するSeverity: majorConfidence: medium.river/rules.md や README に記載されている場合はその方針を優先する。아직 리뷰가 없습니다. 사용해 본 소감을 남겨 주세요.
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画像・ボタン・フォーム要素に適切なアクセシブルネームがあるか確認する。
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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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敵対的分析手法を統合したレビューの entry skill。認知バイアス対策の3手法 (Pre-mortem / War Game / Logic Torturing)と、宣言・主張と実態の乖離を突く claim-vs-actual 検出3パターン(Self-Contradiction / Refactor-Claim Audit / Cross-File Leakage)へルーティングし、通常のレビューでは見えない設計の盲点・ 防御の穴・論理の弱点・宣言と実装のズレを可視化する。
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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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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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