<What this skill does>
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Ensure code changes keep logs/metrics/traces useful for debugging failures and regressions.
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설치 방법 보기설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.
Primary pattern: Reviewer Secondary patterns: Inversion Why: ログ・メトリクス・トレースの品質をチェックリスト型で評価するが、可観測性に無関係な変更では実行不要
debug.* へ格納する、新しい診断ログを追加する)が、同種データの既存経路(パース済み・表示用データ)が通しているマスク処理(redact/mask 関数)を迂回していないか確認する。検出の問い: 「この diff が新設する出力・保持経路は、同種データの既存経路が通しているマスク処理を通っているか」。修正の定石は出力側(print/log 文)ではなく格納段階(値を変数やオブジェクトのプロパティへ代入する時点)で redact 関数を適用すること — これにより将来の全ての消費者(CI ログ、artifact export 等)が一律にマスク済みの値を受け取る。詳細は Origin を参照。security-basic / secret 検出系スキルが担う。本項目は新設の出力経路が既存のマスク不変条件を迂回しているかという差分固有の観点に限定する。debug.rawLlmOutput が #1529 で追加された際、パース失敗調査のために raw な LLM レスポンスを格納したが、parseLineComments がパースした表示用コメントには既に適用されていた redactSecrets を経由せず、raw レスポンスをそのまま格納していた。CI ログ出力(printDebugInfo)を経由して secret が露出する経路になっていた。gemini のセキュリティレビューコメントで発見され、テストでは検知されなかった。修正は出力側ではなく格納時点(src/lib/review-engine.mjs の代入行)で redactSecrets を適用する形(debug.rawLlmOutput = redactSecrets(output))に是正された(fix commit ca7eaa3b)。AGENT_LEARNINGS.md 2026-07-12 エントリ3、PR #1529(gemini security-high レビューコメントと修正コミット)。このスキルは以下の条件がすべて満たされない限りNO_REVIEWを返す。
src/, lib/, *.js, *.mjs, *.ts, *.tsx)の変更が含まれているゲート不成立時の出力: NO_REVIEW: logging-observability — 可観測性に関連するアプリケーションコード変更が検出されない
redactSecrets 等)を通した後の値を保持・出力している場合は指摘しない(例: debug.rawX = redactSecrets(raw) のように代入時点でマスク済み)。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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