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概要と使いどころ
Use when the user asks to "log this subscriber's opt-in", record unsubscribes/complaints, or query lawful basis; curates pseudonymous consent facts through the append-only consent stream and applies suppression/erasure tombstones immediately. Not for SEND scoring — use email-quality-auditor; not for building segments — use list-segment-builder. 订阅同意台账/实时退订抑制/合法性依据登记
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Use when the user asks to register/query a social channel, record channel state, cadence, governance, voice adaptation, UGC permission, or advocacy facts; curates them through the append-only channels event stream and derived views. Not for ECHO scoring — use social-quality-auditor; not for channel selection — use channel-portfolio-planner. 渠道台账/账号档案/UGC授权记录
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Use when the user asks to "build a B2B cold-outbound sequence", "design reply-triage branching", "plan a domain warmup / sending throttle", or "make my outbound CAN-SPAM / opt-in compliant"; produces a multi-step outbound sequence with reply-triage branches (positive / objection / referral / not-now / opt-out), a warmup + send-throttle ramp schedule, jurisdiction opt-in/CAN-SPAM guardrails (guidance, not legal advice), and a SEND S-dimension read. Not for B2C lifecycle flows — use email-sequence-designer; not for the consent record — use consent-registry; not for computing EQS — use email-quality-auditor. B2B冷启动外联序列/回复分流/域名预热
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Audit server-side paid-media measurement including server-side tag management, platform conversion APIs, event taxonomy, browser/server deduplication, consent, hashing, data quality, observability, and privacy. Use for server-side tracking, sGTM, server-side tagging, CAPI, Events API, event_id, pixel debugging, first-party measurement, or conversion data loss.
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Marketing analytics and data-driven optimization for B2B SaaS campaigns. Use this skill when analyzing marketing performance, optimizing conversion rates, running A/B tests, conducting customer research, creating marketing dashboards, building attribution models, analyzing funnel metrics, or storytelling with data. Also triggers on: marketing ops, performance analytics, CRO, A/B testing, data storytelling, customer insights, tracking plan, event taxonomy, UTM taxonomy, GA4 audit, consent mode, instrumentation contract, sample size calculation, minimum detectable effect, test duration, not enough traffic to A/B test, statistical significance, Bayesian vs frequentist, sample ratio mismatch, experiment feasibility, martech stack, marketing tech stack audit, tool consolidation, build vs buy, vendor evaluation, shadow IT tools, ESP/CRM/platform migration, switching cost, cutover plan, suppression list migration, data portability, customer interviews, survey design, sampling frame, non-response bias, how many people should I interview, thematic saturation, voice of customer, jobs-to-be-done, buyer persona research, is this finding real, data enrichment, which enrichment provider should we buy, waterfall enrichment, contact data quality, match rate, our list data is bad, email verification, catch-all domain, accept-all, bounce rate from bad data, B2B data decay, how often should we re-verify contacts, ZoomInfo vs Apollo vs Clearbit evaluation, cost per usable record, where did this list come from, GDPR Article 14 notice, purchased list compliance, suppression screening, TAM list building, demand planning, marketing plan, how many leads do we need, what pipeline target should marketing carry, funnel model, top-down vs bottom-up plan, plan of record, annual marketing planning, quarterly planning, pipeline coverage we have to create, sales cycle lag, our leads cannot close this quarter, carry-in pipeline, scenario planning, conservative moderate aggressive forecast, stretch target, reforecast, re-forecast triggers, assumption register, capacity ceiling, addressable audience ceiling, marginal cost per lead, blended CPL is wrong, we missed plan and nobody knows why.
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Monitor paid-ad account pacing, delivery, performance, creative fatigue, tracking, policy, and data quality across supported platforms. Use for daily or weekly checks, anomaly review, budget pacing, post-launch verification, or campaign monitoring.
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差分が「その差分自身を審査するレビュー基準・品質ゲート」を弱めていないかを diff-time で検出する。Check 1 レビュールールの削除・弱体化（.river/rules.md / .river/rules.d/*）、Check 2 実行時コンフィグの閾値・ゲート緩和（.river-review.{json,yaml,yml} の review.severity 引き下げ / exclude 拡大 / memory.suppressionEnabled 無効化 / selection.skills.exclude 追加）、Check 3 suppression entry の新規追加、Check 4 lint・静的解析設定からのルール削除や無効化、Check 5 branch protection・required check の緩和、の 5 Check を対象とし、これらが機能変更と同一 PR に混在し、かつ意図の宣言が無い場合に指摘する。report-only。workflow の permissions / action pin は gha-workflow-security、既存 suppression entry の使い分けは suppression-feedback、設定ファイルの一般的妥当性は config-json、.only / .skip / @ts-ignore / @ts-nocheck は heuristic-review.mjs の決定論検出器、リファクタと機能追加の混在は behavior-structure-separation へ委譲する
変更に含まれる設計判断・実装選択の論理的整合性を徹底的に検証し、確証バイアスを排除して判断精度を高める
Ensure ADRs capture context, decision, alternatives, tradeoffs, and follow-ups in a way that prevents future drift.
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Applies standard AI review policy guidelines for midstream (implementation) phase reviews.
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検査器（linter / ガード / CI ゲート / バリデータ / フィルタ）そのものの検出力が差分で静かに落ちていないか、また新設した検査が実際に検出できることが実証されているかを diff-time で検出する。Check 1 unverified detection reduction（検査器の検出ロジック（正規表現・除外パターン・解決集合・allowlist・baseline）を変更して検出件数が減ったのに、減った 1 件ずつが誤検出であった根拠が示されないまま「誤検出を潰した」「N → M 件に減少」と改善として主張している）、Check 2 unproven guard detection power（新しい検査ロジック・CI ゲート・バリデーションを追加・変更したのに、検出すべき入力を注入して検出されること／検出すべきでない入力で黙ることを示す変異注入の証跡が無く、「追加した」「CI が緑」を検出力の証拠として扱っている）、の 2 Check を対象とする report-only。テスト自身のアサーションが実質何も検証していない構造は test-assertion-effectiveness、レビュー基準・品質ゲートの明示的な弱体化（ルールの削除・閾値の引き下げ・suppression entry 追加・lint ルールの無効化）は review-criteria-integrity、リファクタ完了主張一般の検証は refactor-claim-audit、workflow の permissions と action pin は gha-workflow-security、設定ファイルの構文・型の妥当性は config-json へ委譲する
テストは存在するがアサーションが実質何も検証しておらず、実装が壊れても落ちない（常に PASS する）構造を diff-time で検出する。Check 1 missing assertion（テスト本体にアサーションが無い）、Check 2 tautological assertion（定数同士・入力自身・mock の戻り値自身を assert し SUT に依存しない）、Check 3 nonexistent expected literal（assertDontSee / assertNotContains 等の期待文字列が対象ファイルに実在しない）、Check 4 stale expected value（同一 diff で対象の出力が変わったのに期待値が据え置き）、Check 5 unscoped expectation（汎用的な属性・クラスを応答全体に対して assert し対象要素にスコープされていない）、Check 6 swallowed failure（例外の握り潰しや到達しない位置のアサーションで判定が成立しない）、の 6 Check を対象とする report-only。テストの有無は test-existence、未テスト経路の量は coverage-gap、非決定性は flaky-test、命名は test-naming、JS/TS の un-awaited resolves / rejects は vitest-mock-isolation、tdd-ledger artifact ベースの RED/GREEN 検証は plangate-tdd-evidence、.only / .skip / xit / @ts-ignore と空の catch は heuristic-review.mjs の決定論検出器へ委譲する
一般コード品質のレビューエージェント。デフォルトのフォールバック先。 可読性、保守性、型安全性、ロギング等の個別スキルへルーティングする。
Select a current video model and endpoint against duration, references, motion, audio, ratio, quality, cost, and continuity requirements using live schemas.
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MCP server documentation conventions for high-quality generated skills. Use when writing tool descriptions, `_meta` annotations, or input schemas for MCP extraction.
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Dart 3 modern features (through 3.10) and Effective Dart best practices including records, patterns, sealed classes, dot shorthands, null-aware collection elements, and wildcard variables. Use when adopting Dart 3.7+ syntax, using dot shorthands for enums or static members, using null-aware elements in lists or maps, using wildcard _ parameters, improving code quality, or reviewing Dart code conventions.
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TidyFactor Design track — code-native UI design lifecycle engine (Figma alternative). Supports all 7 stages of UI design (Discovery, Foundation, Architecture, Components, Motion, Quality, Delivery) with zero per-page CSS/JS and zero build step. Pluggable CSS foundations (Native, Tailwind utility-first, daisyUI, Hybrid, shadcn, Pico, Bootstrap, Alpine) and full Arabic/RTL support (El Messiri/Tajawal, never Amiri above 24px). Trigger on commands "study", "brief", "init", "brand", "typography", "school", "tokens", "palette", "assets", "layout", "nav-footer", "components", "page", "dashboard", "motion", "states", "flow", "i18n", "perf", "audit", "clone", "retrofit", "handoff", "deploy", or requests like "build a design system", "UI design lifecycle", "prototype this website", "Figma alternative", "نموذج أولي تفاعلي", "صمّم لوحة تحكم".
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Reviews mobile code for production bugs across Flutter, native Android, native iOS, React Native and Kotlin Multiplatform, including KMP source-set and host API contracts. Covers lifecycle, concurrency, UI state and native boundaries with file:line evidence. Use for a code review, PR, project audit, quality check or /reis-mobile:review.
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Use this skill whenever the user asks to inspect, audit, review, assess, or evaluate a codebase/project for maintainability, extensibility, architecture, reliability, security, testing, engineering quality, or AI-agent/prompt/tooling risks. Also use this when invoked by `/inspect`. It performs a read-only, evidence-backed, multi-agent project inspection with complete file coverage, per-dimension scoring, blunt technical findings, and explicit degraded-mode disclosure.
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Master ShellCheck static analysis configuration and usage for shell script quality. Use when setting up linting infrastructure, fixing code issues, or ensuring script portability.
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Implement comprehensive evaluation strategies for LLM applications using automated metrics, human feedback, and benchmarking. Use when testing LLM performance, measuring AI application quality, or establishing evaluation frameworks.
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EPA air quality data and HUD foreclosure listings. 2 tools for environmental and housing intelligence.
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Applies principles from Robert C. Martin's 'Clean Code'. Use this skill when writing, reviewing, or refactoring code to ensure high quality, readability, and maintainability. Covers naming, functio...
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