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概要と使いどころ
Heuristic-first software surgery for proof-backed, minimal-diff implementation: Contract to Invariants to Cut Rationale to inevitable incision to Proof. Use when users say "run /tw-tk", "patch-first", "keep the diff small", "state contract + invariants", "one clear incision", "fix it with a validation signal", or orchestration cues like "workers use /tw-tk" / "internally use /tw-tk".
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Document requirements analysis: Analyzes concept and requirements documents in the docs/ folder, checks requirements against current code, and creates a consolidated difference report.
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Reads an accounts payable exception list (mismatches, possible duplicates, missing or exhausted purchase orders, missing receipts, vendor or bank detail differences) with any invoice, purchase order and receipt data supplied, and returns a DRAFT action sheet: per line, the exception as stated, the facts as read, the difference where both sides exist, one proposed next action for the accounts payable clerk to perform, who or what it needs, and a draft query, with UNKNOWN wherever the data is silent. Use when the user asks to "review these invoice exceptions", "work through the AP exception queue", "what should I do with these blocked invoices", "propose next steps for the three-way match failures" or "sort out the duplicate and missing PO invoices". Do not use for a purchase order log screened for anomalies, use purchase-order-anomaly-review instead; for an expense claim against policy, use expense-policy-precheck. Drafts for human review; never approves, authorises or signs off.
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`git commit` / `git commit --amend` を実行する前、または「commit」「amend」「コミット」「コミットして」の一語・短文だけを渡された時点で必ず発火する git コミット実施ルール。理由や差分の説明が一切無くても、ファイル全文を読んでメッセージを組み立てる前に先に参照する。主目的は論理的に独立した修正を都度・適切な粒度でコミットすること。メッセージは Conventional Commits 形式、素材は同梱の決定論スクリプト commit-context.sh が出す staged diff のみ。「コミット分けて」と依頼される、独立した複数修正をまとめるか分けるか判断する、レビューコメント対応をコミットする、rebase / squash / cherry-pick 後のメッセージを整える、`gh pr create` の PR タイトルをコミット流儀へ揃える場面でも参照する。plan モードでのコミット計画の立案は commit-plan スキルの領分。
修正と再レビューを繰り返して指摘を潰し切る収束ループを求められたときに必ず使用する。「レビューを収束させて」「指摘ゼロまでレビューして」「レビューと修正を繰り返して」「レビュー対応を回して」「指摘が無くなるまで直して」など、反復レビューの意図があればスキル名や「収束」の語が無くても発火する。単発の「レビューして」(1 回のレビュー報告で足りる依頼)は diff-review の領分でこのスキルは使わない。修正対象は fix 指摘のみで、improvement(改善提案)は修正せず見送り一覧に残す。`/review-converge [--until <閾値>]` で明示起動も可。
git rebase / git pull --rebase を伴う操作の安全運用ルール。履歴書き換えは復旧不能な事故になり得るため、rebase 系コマンドを 1 つでも実行する前に必ず本スキルを参照する。「rebase して」「main に追従して」「ブランチを最新化して」「コミットをまとめて / 整理して」「squash して」「fixup を畳んで」「履歴をきれいにして」「force-push して」と依頼される、PR 前に履歴を整える、コンフリクト解消のために rebase する、といった場面すべてが対象。決定論スクリプトによるガードレール判定（保護ブランチ・push 済み範囲・子ブランチ・進行中操作・コンフリクト予測）→ 計画提示 → ユーザー承認 → backup ブランチ作成 → 非対話実行 → range-diff / tree 同一性による機械検証、のゲートを固定化する。plugin hooks の git-guard により backup 作成（解錠）なしの git rebase は機械的にブロックされる。
Use Gemini as a third external reviewer alongside two other vendors: diff review with an APPROVE or REQUEST_CHANGES verdict, and QA-breaker duty in the post-build test ritual. Headless over REST with a CLI fallback, and verdicts go to a shared usage journal. Triggers: "/gemini review", "gemini opinion on this diff".
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PRを出す前に、自分のgit diffをGoogle Engineering Practicesの チェックリストでセルフレビューする。実装が一段落して、commit・push・PRの 直前に使う。
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
Detects domain terms drifting between code identifiers and the established ubiquitous language (same concept under different names, or different concepts sharing a name).
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plan artifact がある時のみ、plan 中の assumption / open question が実装で解消された証拠を diff・PR 本文と突合する evidence-sufficiency 観点。解消されないまま残った前提・未記録の新規 Unknown を検出する。plan 欠損時は発火しない（Pre-execution Gate）。plan 欠損でも PR 本文に前提が inline 列挙されていれば列挙分のみ部分評価し、計画 issue の bare 参照だけなら skip する
Get a second opinion or independent review from Codex (OpenAI) via the local Codex CLI. Use when the user wants Codex to review a design memo, PR, diff, or decision, or to cross-check an approach from another model. Also trigger on "Codexに聞いて", "Codexと相談", "Codexにレビュー", "Codexの意見", "別のモデルで確認".
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
指摘対応の反復（レビューコメント→修正→再レビュー）で、個別には正しい修正の蓄積が当初スコープを逸脱した（scope creep）、または成立済みの前提（"動いていた"状態）を破壊した（premise break）連鎖を diff-time で検出する。技術的正しさとスコープ整合性を別軸で評価し、report-only で finding/question のみ出力する。1コメント単位のトリアージ・構造変更後の caller 残骸・plan 前提解消は隣接 skill へ委譲する
Find what a change could break somewhere else before it ships, beyond the diff, and prove the one fact it's safe because of by running real code instead of writing it up. Use for 'blast radius of X', 'what could this break', or reviewing a small diff you don't trust.
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Generate a professional git commit message from the repo's current diff. Analyzes all staged, unstaged, and untracked changes, categorizes them, and creates the commit directly (paste-safe commands are a fallback). Trigger on: "commit", "write a commit", "commit message", "what changed", "summarize changes", "draft commit", "changelog", or any request to commit, stage, or describe the current diff.
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Senior Kotlin specialist code review — framework-agnostic. Use whenever the user asks to review, audit, critique, or get feedback on Kotlin code, a file, a class, a function, a module, a diff, a branch, a commit, or a pull request. Judges Kotlin language idioms, logic correctness, architecture and layering, concurrency (coroutines, Flow, structured concurrency, cancellation, race conditions), null safety, exception safety, testability, performance, and security. Detects force-unwraps, unchecked casts, GlobalScope, leaked mutability, broken structured concurrency, hidden side effects, weak abstractions, untestable seams, allocation hot spots, weak crypto, input-validation gaps, and PII logging. Outputs prioritized findings with file:line anchors and minimal-diff fixes. No assumptions about DI framework, UI framework, or build system.
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Use when working with Aws Cdk Deep — aWS CDK application and stack management. Covers stack synthesis, CloudFormation template inspection, diff analysis, deployment orchestration, context values, asset management, and construct library usage. Use when managing CDK apps, debugging synthesis errors, reviewing stack diffs, or analyzing deployed CloudFormation resources.
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Use for full system-state snapshot + diff + HTTP:8898.
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Plan and coordinate the deployment of a model to Amazon SageMaker AI. Use this skill whenever the user wants to deploy, host, serve, or expose a model on SageMaker or AWS — including phrases like "deploy a model", "host this LLM on AWS", "serve this embedding model", "deploy a reranker", "deploy a text-to-image / diffusion model", "host this for async inference", "create an endpoint", "serve my fine-tuned model", or any request that involves making a model available for inference on AWS. Use this even when the user is vague (e.g. "I just want to get this running on AWS, you figure it out"). Works for text-generation LLMs, embedding models, rerankers, classifiers, text-to-image / diffusion models — picks the right serving stack and chooses between real-time and async inference. This is the entry-point skill for SageMaker deployment work — it asks clarifying questions, picks a deployment pathway, and coordinates the other deployment skills.
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Build and publish a Gradio demo on Hugging Face Spaces for a user-provided LoRA. Use when someone asks to create, generate, ship, or publish a Space, demo, Gradio app, or playground for a LoRA — including LoRAs for Qwen-Image, Qwen-Image-Edit, LTX-Video, Wan, FLUX, SDXL, or other diffusion base models. Also triggers when someone describes a LoRA they trained or hosts on the Hub and wants to share it. Covers picking the right base pipeline and `diffusers` inference recipe, designing a UI tailored to the LoRA's task and inputs (Union/multi-task control, edit, video, image, etc.), respecting model-card recommendations (trigger words, steps, guidance, LoRA scale, example inputs), and shipping to ZeroGPU hardware as a private Space by default.
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Expert en direction artistique IA (Midjourney, DALL-E, Stable Diffusion, prompt engineering, cohérence de style)
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Guidelines for deep learning development with PyTorch, Transformers, Diffusers, and Gradio for LLM and diffusion model work.
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Expert guidance for deep learning, transformers, diffusion models, and LLM development with PyTorch, Transformers, Diffusers, and Gradio.
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