設計文書、分析レポート、報告書などを批判的な視点で徹底レビューするスキル。
6つの異なる立場（開発者、PM、顧客、QA、セキュリティ、運用）のペルソナを持つサブエージェントが並列でレビューを実行し、 「本当にそうか？」「根拠は何か？」「テストできるか？」「運用できるか？」という視点で 曖昧さ、根拠不足、論理飛躍、テスト不能、セキュリティリスク、運用懸念を検出する。
Use when reviewing design documents, analysis reports, incident reports, or any document requiring rigorous validation of claims and evidence.
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。
このスキルは、ドキュメントを複数の視点（6ペルソナ）から批判的にレビューし、以下を検出します：
| File | Purpose |
|---|---|
references/agents/developer.md | Developer/Implementer ペルソナプロンプト |
references/agents/pm.md | Project Manager ペルソナプロンプト |
references/agents/customer.md | Customer/Stakeholder ペルソナプロンプト |
references/agents/qa.md | QA/Tester ペルソナプロンプト |
references/agents/security.md | Security/Compliance ペルソナプロンプト |
references/agents/ops.md | Operations/SRE ペルソナプロンプト |
references/critical_analysis_framework.md | 批判的分析の詳細フレームワーク |
references/evidence_evaluation_criteria.md | 証拠評価基準 |
references/red_flag_patterns.md | 危険な表現パターン集 |
references/persona_selection_matrix.md | ペルソナ選定マトリクス |
references/severity_criteria.md | 重大度判定基準（統合フェーズ用） |
references/scale_strategy.md | 大規模入力向けスケール戦略 |
| File | Purpose |
|---|---|
assets/review_report_template.md | レビューレポートテンプレート |
┌──────────────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ スキル（オーケストレーター） │
│ ┌────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ Phase 1: 準備 │ │
│ │ - 文書タイプ特定 → 関連文書収集 → ペルソナ選定（3〜6ペルソナ） │ │
│ └────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
│ │ │
│ ┌────────┬────────┬────────┬┴───────┬────────┬────────┐ │
│ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ ▼ │
│ ┌────────┐┌────────┐┌────────┐┌────────┐┌────────┐┌────────┐ │
│ │Developer││ PM ││Customer││ QA ││Security││ Ops │ 並列 │
│ │ 開発者 ││ PM ││ 顧客 ││ QA担当 ││セキュリティ││ 運用 │ 実行 │
│ └────────┘└────────┘└────────┘└────────┘└────────┘└────────┘ │
│ │ │ │ │ │ │ │
│ └────────┴────────┴────────┴────────┴────────┘ │
│ ▼ │
│ ┌────────────────────────────────────────────────────────────────┐ │
│ │ Phase 3: 統合 │ │
│ │ - 重複排除 → 重大度付与 → 総合レビューレポート生成 │ │
│ └────────────────────────────────────────────────────────────────┘ │
└──────────────────────────────────────────────────────────────────────────┘
| ペルソナ | 視点 | 主な検出対象 |
|---|---|---|
| Developer | 実装可能性 | 技術的曖昧さ、情報欠落 |
| PM | プロジェクト管理 | リスク、整合性、依存関係 |
| Customer | 要件充足 | 期待値整合、ビジネス価値 |
| QA | テスト可能性 | 受入基準不明確、エッジケース欠落 |
| Security | セキュリティ | 認証・認可、データ保護、コンプライアンス |
| Ops | 運用性 | 監視、障害対応、保守性 |
文書タイプの特定
関連文書の収集
ペルソナの選定（文書タイプに応じて3〜6ペルソナを自動選定）
references/persona_selection_matrix.md の選定マトリクスに従ってペルソナを選定する。
ペルソナ選定ガイドライン:
対象が大規模な場合（30,000字超 or 見出し30超 or 表・コードブロック20超）:
references/scale_strategy.md を参照選定したペルソナのレビューを Agent tool を使って並列実行します。
各レビューの Agent prompt 構成:
references/agents/{persona}.md の全内容（ペルソナプロンプト）Agent tool を使用して選定したペルソナのレビューを並列実行：
例1: 基本レビュー（3ペルソナ）
1. references/agents/developer.md をプロンプトとして使用
2. references/agents/qa.md をプロンプトとして使用
3. references/agents/pm.md をプロンプトとして使用
例2: セキュリティ重視レビュー（5ペルソナ）
1. references/agents/developer.md をプロンプトとして使用
2. references/agents/qa.md をプロンプトとして使用
3. references/agents/security.md をプロンプトとして使用
4. references/agents/ops.md をプロンプトとして使用
5. references/agents/pm.md をプロンプトとして使用
Agent には severity を付けさせない。 各 Agent は Issue ごとに Impact（影響の説明）を出力する。 Severity の最終判定は Phase 3（統合）で行う。
Agent からの結果を統合：
指摘事項の収集
重複排除
重大度の最終判定
重大度は references/severity_criteria.md を参照して統合フェーズで最終判定する。
各 Issue の Impact 記述に基づいて Critical / Major / Minor / Info を判定する。
※Agent 側では severity を付けない。統合フェーズが authoritative criteria を参照して一貫性を保証する。
部分失敗ハンドリング
総合レビューレポート生成
各ペルソナの詳細定義は references/agents/*.md を参照。
ペルソナの選定マトリクスは references/persona_selection_matrix.md を参照。
各レビュアーは以下のフレームワークを適用します：
文書内の主張・結論を抽出:
各主張に対して:
┌─────────────────────────────────────────────┐
│ 主張: [主張内容] │
├─────────────────────────────────────────────┤
│ Q1: これは事実か、解釈か？ │
│ Q2: 根拠は明示されているか？ │
│ Q3: その根拠は十分か？ │
│ Q4: 根拠の出典は信頼できるか？ │
│ Q5: 他の解釈・説明は検討されたか？ │
└─────────────────────────────────────────────┘
references/red_flag_patterns.md を参照。推測表現は文脈に応じて評価する。
レビュー結果は以下の形式で出力:
# 批判的レビューレポート
## 文書情報
- 対象文書: [文書名]
- 文書タイプ: [タイプ]
- レビュー日: [日付]
- 関連文書: [あれば記載]
## レビューサマリー
| 重大度 | 件数 |
|--------|------|
| Critical | X |
| Major | X |
| Minor | X |
| Info | X |
## 指摘事項一覧
### Critical
#### [CR-001] [タイトル]
- **該当箇所**: [文書内の該当部分]
- **問題**: [何が問題か]
- **根拠評価**: [根拠がない/不十分な理由]
- **関連ペルソナ**: [どの視点から検出されたか]
- **推奨アクション**: [どう修正すべきか]
### Major
...
## ペルソナ別レビュー詳細
### Developer視点
[技術的実装可能性に関する指摘]
### PM視点
[リスク・整合性に関する指摘]
### Customer視点
[要件充足・ビジネス価値に関する指摘]
### QA視点（該当する場合）
[テスト可能性・受入基準に関する指摘]
### Security視点（該当する場合）
[セキュリティ・コンプライアンスに関する指摘]
### Ops視点（該当する場合）
[運用性・障害対応に関する指摘]
## 総合評価
[文書全体の評価と推奨事項]
references/agents/{persona}.md（ペルソナプロンプト）references/severity_criteria.md → 統合フェーズでのみ使用User: この設計書をレビューしてください。要件定義書も添付します。
Claude:
1. [Phase 1] 文書を分析し、設計文書と判断。
必須ペルソナ: Developer, QA
推奨ペルソナ: Security, Ops → セキュリティ考慮あり、運用設計含むため追加
→ 4ペルソナでレビュー実行
2. [Phase 2] 4つのAgent を並列起動:
- references/agents/developer.md: 実装可能性視点
- references/agents/qa.md: テスト可能性視点
- references/agents/security.md: セキュリティ視点
- references/agents/ops.md: 運用性視点
3. [Phase 3] 結果を統合し、レビューレポートを生成。
User: この要件定義書をレビューしてください。
Claude:
1. [Phase 1] 文書を分析し、要件定義書と判断。
必須ペルソナ: Developer, PM, Customer
推奨ペルソナ: QA → テスト可能な要件確認のため追加
→ 4ペルソナでレビュー実行
2. [Phase 2] 4つのAgent を並列起動:
- references/agents/developer.md: 実装可能性視点
- references/agents/pm.md: リスク・整合性視点
- references/agents/customer.md: 要件充足視点
- references/agents/qa.md: テスト可能性視点
3. [Phase 3] 結果を統合し、レビューレポートを生成。
User: この認証システムの設計書を徹底レビューしてください。
Claude:
1. [Phase 1] 文書を分析し、セキュリティ設計と判断。
→ 全6ペルソナでレビュー実行（重要文書のため）
2. [Phase 2] 6つのAgent を並列起動:
- references/agents/developer.md
- references/agents/pm.md
- references/agents/customer.md
- references/agents/qa.md
- references/agents/security.md
- references/agents/ops.md
3. [Phase 3] 結果を統合し、レビューレポートを生成。
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概要と使いどころ
Track and update action item status from natural language updates like 'Seanのメールには返信しておいた' or 'Lu対応予定'. Integrates with daily-comms-ops workflow. Use when managing action items across communication channels.
AI活用提案の専門コンサルタントスキル。LLM・AIエージェントの活用事例知識を基に、業界別、部門別、シーン別に最適なAI導入提案を行います。システム化、業務改善、効率化を得意とし、具体的な活用事例、期待効果、導入ステップを含む実践的な提案を提供します。Use when proposing AI/LLM adoption strategies for specific industries, departments, or business scenarios.
Generate AI-powered BPO service proposals for Japanese companies in the US market. Use when creating outsourcing proposals with AI service menus, ROI estimation, implementation roadmaps, and bilingual (JA/EN) proposal documents for 在米日系企業向けAI実装.
日本語の概要は準備中です。原文の説明を表示しています。
AI（LLM）が生成した日本語テキストの「AI臭」を検出・診断し、人間らしい文章にリライトするスキル。 Use when: 「AIっぽい文章を直して」「人間らしくリライトして」「AI臭を消して」「この文章をもっと自然にして」 「テキストのAI感を減らして」「機械っぽさを取りたい」 "make this sound more human", "remove AI tone", "humanize this text", "detect if this is AI-generated". 6つのAI特有パターン（視覚的マーカー、単調なリズム、マニュアル的構成、非コミット姿勢、抽象語の濫用、 定型メタファー）を正規表現ベースで検出し、0-100のAI臭スコアを算出。3つの人間化技法 （バランスを崩す・客観を崩す・論理を崩す）でリライトを実行する。 Note: 検出スクリプトは日本語テキスト専用。英語テキストの場合はClaude自身がreferences/を参照して分析・リライトする。
Generate audit-ready internal control design documents from As-Is business process inventories. Produces control IDs, assertion mappings, procedures, SoD analysis, KPIs, materiality thresholds, and implementation roadmaps. Use when building internal controls for new audit engagements, SOX/J-SOX compliance, or process improvement initiatives.
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Review audit-related documents (control design documents, bottleneck analyses, requirements definitions, etc.) for quality, scoring them 0-100 with a severity-rated findings list. Use when reviewing audit documents, checking control design quality, or verifying cross-document consistency. Supports documents governed by US GAAP, IFRS, or J-GAAP.
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