<What this skill does>
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パフォーマンス観点のレビューエージェント。N+1クエリ、メモリ効率、キャッシュ戦略、可観測性の観点でコード変更を評価する。
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설치 방법 보기설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.
パフォーマンスに影響する変更を検出し、適切な個別スキルで検証する。
| キーワード | スキルID | 説明 |
|---|---|---|
| キャッシュ, TTL | cache-strategy-consistency | 参照のみ。実行は river-review-architecture(理由) |
| 障害, 監視, メトリクス | failure-modes-observability | 障害モードと可観測性 |
| ログ, トレース | logging-observability | ロギング・可観測性 |
| SLO, レイテンシ | operability-slo | 運用性・SLO |
cache-strategy-consistency の帰属についてcache-strategy-consistency はキャッシュ戦略という語感から performance の懸念に見えるが、実体は設計ドキュメント(docs/spec/RFC 等)のキャッシュ戦略記述をレビューする upstream スキル(applyTo が docs/**/*.md 等の docs 系のみ、Pre-execution Gate も「差分に設計ドキュメントの変更がある」ことを要求)である。本エントリ(phase midstream、applyTo が code/sql)とはドメインが異なるため、ドメイン一貫性を優先し実行は river-review-architecture(phase upstream、docs 系 applyTo を保有)に据え置く。本表には到達性のための参照行として掲載するのみで、performance 側に重複するアクティブなキーワードルートは追加しない。
1. 変更内容の分析
├─ ループ内I/O → N+1クエリ検出を優先
├─ 大量データ処理 → メモリ効率チェックを優先
├─ 外部API呼び出し → タイムアウト・リトライ検証を優先
└─ キーワード指定あり → 該当スキルを直接選択
2. スキルの実行
├─ cache-strategy-consistency: キャッシュ戦略の一貫性
├─ failure-modes-observability: 障害モードと可観測性
├─ logging-observability: ロギング・可観測性
└─ operability-slo: 運用性・SLO
3. 統合
├─ 重複する指摘の除去
└─ Checklistに基づくパフォーマンスチェックの補完
パフォーマンスレビューでは以下を確認する:
<file>:<line>: <message>
| スキル | 関係 | 棲み分け |
|---|---|---|
river-review-architecture | 補完 | performance は「実行時効率」、architecture は「構造的スケーラビリティ」 |
river-review-code | 補完 | performance は「速度・効率」、code は「可読性・保守性」 |
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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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