<What this skill does>
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複数の AI / 人間レビュー結果 (review-self / review-external / findings-pool) を統合し、実在性・重大度・対応優先度・merge 可否を検証する。
インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。
複数 reviewer の指摘をそのまま採用せず、差分・周辺コード・テスト・既存レビュー結果に照らして検証し、merge 判断に資する形に統合する。
入力チャネル (artifact contract 参照: pages/reference/artifact-input-contract.md):
diff — 当該 PR の差分review-self — 実装者のセルフレビュー (Markdown)review-external — 外部レビュー結果 (AI / 人間、Markdown)findings-pool — 複数 Review Artifact から集約した findings 履歴 (JSON)fullFile (任意) — 該当ファイルの完全な内容既定 CI レビューでは自動発火しない(/challenge 等の明示呼び出し向け)。
外部実証: 「実装したAIにレビューさせない——Claude Codeの3パス独立レビューと機械判定」(ピヨ助, 2026-08-03)は、実装時の会話に設計理由や試行錯誤の経緯が残る点を指摘します。そのため実装した AI が同じ変更のレビューも担う場合、自分の実装を追認する方向へ寄りやすくなります。同記事では、仕様を渡されていないレビュアーがコメントの前提と実際の処理内容との食い違いに気づき、Android 実機でのみ発生する重大な欠陥を発見しました。同じ箇所は、仕様を持つレビュアーには「設計どおり」に見えていたと述べられています。この事例は、reviewer / sourceKind といった出典の独立性を保ったまま統合するという本スキルの前提を裏付ける一次データとして参照できます。
外部実証(続報): 「ループエンジニアリング実践ガイド (3/3) AI レビューの限界と本番化の境界」(タカシ, 2026-08-26)は、役割を割り当てた 9 名の並列レビューについて報告します。1 名を除く全員が同じモデルファミリで、違いは役割の指示だけでした。著者は「学習コーパスを共有するモデルは誤りが相関し、多数決の前提が崩れます」と述べ、役割の多様性がモデル多様性の代わりにならなかったと結論しています。単体では正しいものの並列時に矛盾する箇所へ気づいたレビュアーは、9 名中 1 名のみでした。この観測は、多数決で finding の採否を決めないという本スキルの Non-goals と、reviewer の出典独立性を保つ前提を裏付ける一次データとして参照できます。
actions: [] と "no reviewer inputs" 1 行で終了。silent skip にはしない。findings-pool が schema 不一致でパース不能 → loud-fail (例外を投げる)。silent skip にしない。agreement: [] を明記、summary に "single-reviewer mode" を含める。各 reviewer 出力から finding を抽出し、provenance (reviewer, sourceKind) を付与。
dedup 判定基準:
evidence テキストの最初の 80 文字の編集距離 ≤ 10両方満たす場合のみ dedup。それ以外は別 finding として扱う。
dedup されたグループに agreement[] (reviewer 名のリスト) を付与。severity / validatedStatus の決定には直接使わない (補助情報のみ)。
各 finding について以下を確認:
evidence で参照されている file path が実在するevidence のコードスニペットが当該ファイル / 当該 diff に grep で見つかるvalidatedStatus: dismissed-hallucination に分類evidence フィールドに「diff の該当行 + テスト/コード参照」が揃っている → 元 reviewer の severity を尊重evidence 不足 → severity の上限は major (critical 不可)validatedStatus: dismissed-* → 出力から除外せず、summary 内の "dismissed findings" に記録最終的に以下のいずれかを emit:
merge-ready — confirmed finding に critical / major なしhuman-review — critical / major が confirmed、または gray zone が残るblock — validatedStatus: confirmed の critical が 1 件以上各 finding について以下を保持:
reviewer — 出典 (例: review-self, review-external#1, findings-pool#42)sourceKind — ai-review | human-review | self-reviewagreement[] — dedup されたグループの reviewer 名一覧 (補助情報)validatedStatus — confirmed | dismissed-hallucination | dismissed-duplicate | needs-human-judgmentevidence — file path + 行範囲 + コードスニペット (verification step で確認済)セクション順:
validatedStatus: confirmed, severity: critical)validatedStatus: confirmed, severity: major)validatedStatus: confirmed, severity: minor)merge-ready | human-review | block の 1 つ)各 finding は Finding: / Evidence: / Reviewers: / Severity: / ValidatedStatus: / Suggestion: のブロック形式。
validatedStatus: needs-human-judgment が 1 件以上あるpages/reference/artifact-input-contract.md — review-self / review-external / findings-pool 定義skills/agent-skills/river-review-code/SKILL.md — multi-perspective review(旧 agent-code-review を統合。synthesis ではない、補完層として独立)まだレビューはありません。使ってみた感想をお寄せください。
概要と使いどころ
<What this skill does>
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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。
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。
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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