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概要と使いどころ
Review code changes adversarially using parallel review layers (Blind Hunter, Edge Case Hunter, Acceptance Auditor) with structured triage into actionable categories. Use when the user says "run code review" or "review this code"
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Perform a Cynical Review and produce a findings report. Use when the user requests a critical review of something
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Walk every branching path and boundary condition in content, report only unhandled edge cases. Orthogonal to adversarial review - method-driven not attitude-driven. Use when you need exhaustive edge-case analysis of code, specs, or diffs.
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Use when the user asks to verify a story or ticket implementation against its spec - per-AC verdicts, code reuse and design conformance, dead code, then adversarial maintainer verification. Requires the qa/review agent roles registered by scripts/install-codex.sh. Keywords: story QA, acceptance criteria, spec conformance, AC coverage, QA this branch, verify story.
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Use when the user asks for a multi-agent .NET code review - five parallel reviewers (correctness, performance, security/observability, data/messaging/integration, generalist) plus an adversarial maintainer that refutes weak findings. Requires the review agent roles registered by scripts/install-codex.sh. Keywords: dotnet review pipeline, multi-agent review, parallel reviewers, maintainer pushback, review this branch, cynical review.
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JP's signature red-team pass — "how would I break this?" Argue against your own approach before proceeding. Trigger on any high-stakes decision, architecture choice, or before marking work complete.
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Use when orchestrating implementer/judge subagents — form gate + nine modes (do-and-judge ±two-stage, steps/parallel/worktrees, competitively, debate, live-app-judge, adversarial-council).
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Black-box evaluation of a shipped LLM feature — adversarial probes for hallucination, prompt-injection, and cost-runaway vs stated expectations. Not RAG/embedding. Triggers 'review my chatbot'.
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Use for an adversarial red-team / blue-team / auditor review of an AI agent's CONFIG + behaviour (rules, skills, MCP, hooks, permissions) — attack-chain → defensive-gap list, not a code audit.
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[Code Quality] Use when you need to prove fix correctness with adversarial code proof traces — a skeptic tries to DISPROVE the fix and trace all related paths first, with confidence scoring and stack-trace-style evidence chains, so confidence is earned by surviving attack, not by confirming it works.
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[Decision Support] Use when pressure-testing irreversible, high-stakes decisions with adversarial AI advisors.
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Adversarially probe this monorepo for security flaws at the right depth. Steers the red-team subagent — picks quick/standard/deep from the request, spawns it (fanning out for a wide deep sweep), collates findings into a dated report, and files security/sec:* issues for confirmed high/critical findings. Use when asked to "red-team", "try to hack this", "find security holes", "pentest this package/app", or as the brain behind the CI + daily security runs.
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Use when assessing AI/ML systems for prompt injection, jailbreak vulnerabilities, model inversion risk, data poisoning exposure, or agent tool abuse. Covers MITRE ATLAS technique mapping, injection signature detection, and adversarial robustness scoring.
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Orchestrate autonomous AI development pipelines through your Kanban board (Asana, GitHub Projects, Linear). Manages multi-worker Claude Code dispatch, deterministic quality gates, adversarial review, per-task cost tracking, and crash-proof pipeline execution.
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Identify poisoned training data and backdoored models across the ML pipeline.
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Load when orchestrating Multi-Agent Debate (MAD), adversarial code reviews, or pull-request deliberation to enforce Response Anonymization, expert persona assignment, and weighted post-hoc voting.
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Load when working on Tier 0 Sovereign (payments, money, orders), Tier 1 Security (auth, tenancy, migrations), or Tier 2 Privacy (PII, erasure) tasks to enforce advanced model tier, Invariant-Breaker adversarial tests, and zero-PII telemetry validation.
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Dual-layer PR review tool (Raven's Verdict). Runs adversarial cynical review and edge case hunter in parallel, merges and deduplicates findings into professional engineering output. Use when user asks to 'review a PR' and provides a PR url or id.
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変更が将来インシデントや技術的負債を引き起こすと仮定し、その原因と経路を逆算して設計の盲点を可視化する
同一ファイル/隣接ファイル内で「規則Xを守れ」と宣言した直後にXを破っている、宣言と実装の乖離を検出する
コミット/PR の「全部置換した」「-N%削減」等の完了主張を grep で反証できる残骸や best/typical/worst 試算で検証し、抽出・集約リファクタでは並列度(Promise.all)/fast-path/遅延評価の性能特性退行と、Map/Set 集約キーの cross-kind 衝突による検出漏れも監査する
攻撃者・競合・悪意あるユーザーの視点で変更を分析し、防御の盲点と悪用シナリオを可視化する
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
モジュール/スキルの構造変更で当該ファイルは更新したが、caller 側が古い構造（旧参照・旧シグネチャ・旧採番）を参照したまま残るパターンを検出する