Claude Skills by s977043

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".

AI 駆動開発のレビュー品質を安定化させるレビュー規律。レビュー対象を分類し、要件・設計・差分・検証・報告を分けて見て、根拠に基づき approved / needs_revision / blocked / rejected を明示し、未検証事項と残リスクを隠さず memory に残す。「レビューして」「PR レビュー」「仕様/設計/差分/検証/報告をレビュー」「セキュリティ影響/データ影響を確認」「完了報告を検証」「/compact 前にレビュー記憶を作る」ときに使う。

Design a new Claude Code skill from a concrete use case and produce a repo-ready skill package. Use when the user asks to create a new skill, define a skill's responsibility, draft SKILL.md, choose frontmatter, design supporting files, or prepare eval criteria for a new skill. Also trigger on "スキルを作りたい", "スキルを作って", "スキルを追加して", "新しいスキル", "SKILL.md生成".

Create an operating policy and roadmap for a live portfolio of Claude Code skills. Use when the user asks to organize, govern, audit, measure, retire, or scale skills already used by a team or repository. Also trigger on "スキルの運用計画", "スキルポートフォリオ", "スキルロードマップ", "スキルを整理して".

Evaluate and improve an existing Claude Code skill using explicit success criteria and small controlled changes. Use when the user asks to optimize a skill, reduce over-triggering or under-triggering, improve reliability, tighten instructions, or add evals for a skill. Also trigger on "スキルを改善して", "スキルを最適化して", "スキルの品質を確認して".

Load the best-matching skill doc from skills/ and apply it to the current task

Checks design/ADR docs for consistency and missing decisions.

Checks common code quality and maintainability risks.

Evaluates downstream tests for coverage and edge cases.

River Review に新しいスキル（`skills/**/*.md`）を追加して、検証し、ローカルで動かすまでの **最短パス** をまとめます。 より詳しい書き方（アンチパターン、Evidence、Non-goals、誤検知ガードなど）は `pages/guides/write-a-skill.md` を参照してください。

このガイドは、River Review のスキル（`skills/**/*.md`）を追加・更新するときに、迷いを減らし、品質のブレを抑えるための「書き方」をまとめたものです。

Upstream → Midstream → Downstream のフローに従うシンプルな River Review スキルを作成します。

<What this skill does>

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。

6つの専門レビュアーロールを並列実行し、consensusLevel（複数ロールの合意度）と Tech Lead レポート（top3指摘・blindSpots・consensusSummary）で結果を統合する マルチエージェントレビュー entry skill。 Parallel multi-role review with consensus scoring (consensusLevel) and Tech Lead report. Use when a major release needs exhaustive multi-angle review, or when a single-perspective review is not enough and you want confidence that no reviewer angle was missed（重要リリース前の網羅レビュー・多視点の確証が 欲しいとき）。

設計・アーキテクチャ観点のレビューエージェント。 依存関係、境界設計、データモデル、API設計等の個別スキルへルーティングする。

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。

ドキュメント観点のレビューエージェント。 README / docs / AGENTS.md と実装の整合性、API ドキュメントとコードの対応、 usage や例の正確性、i18n（JA/EN）整合性、用語統一を検証する。

フロントエンド観点のレビューエージェント。 アクセシビリティ、デザインシステム準拠、Tailwind クラス衛生、UI 状態設計、 Next.js / React Router のフレームワーク境界を個別スキルへルーティングする。

パフォーマンス観点のレビューエージェント。 N+1クエリ、メモリ効率、キャッシュ戦略、可観測性の観点でコード変更を評価する。

セキュリティ観点のレビューエージェント。 基本的なセキュリティチェック、認証・認可設計、プライバシー設計の個別スキルへルーティングする。

テスト観点のレビューエージェント。 テスト網羅性、命名規則、フレーキーテスト、カバレッジギャップの個別スキルへルーティングする。

River Review のメインエントリポイント。 レビュー依頼の intent classification → 専門 skill 選択 → 実行 → finding verification → feedback classification → fixture / reference / suppression への還元までを束ねる improvement-loop orchestrator。

完成した差分・PR・検証証拠に残る Unknown（未確認の前提・調査されていない影響・ 不足している証拠）を横断合成する evidence-sufficiency のメタ観点。個別 defect の 検出は既存 skill へ委譲し、本 skill は「そのリスク種別を調査した証拠が残っているか」 の meta 評価のみを行う。finding verification 後の合成ステップとして report-only で 実行し、残存 Unknown を output-format §4「Unverified / Residual Risk」の Unknown Coverage 下位構造へ、判定を既存 verdict 語彙（GO/ESCALATE/NO_GO）へ写像する。 新しい語彙・schema は作らない。

Find missing tests for critical paths, edge cases, and failure handling in changed code.

Detects patterns that make tests flaky and proposes stabilization steps.

Reviews GitHub Actions workflow diffs for script injection of untrusted input, pull_request_target with untrusted checkout, over-broad GITHUB_TOKEN permissions, and unpinned third-party actions.

Applies standard AI review policy guidelines for downstream (test/QA) phase reviews.

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 repor...

Check whether changed code paths have corresponding tests and suggest minimal coverage.

Ensure tests use clear naming and cover edge cases with proper describe/it structure.

変更差分から重要なテスト観点と欠落を洗い出し、優先度付きでテストケース案を提示する

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。

Review changes to the Agent Skills import/export bridge for path safety, round-trip fidelity, and validation correctness.

Detects per-caller special-cases (bandaids) bolted onto shared infrastructure/common functions, and when two or more same-kind special-cases exist proposes generalizing the lower-level mechanism instead.

Detect breaking API contract changes, DTO modifications without compatibility handling, and missing tests for changed API boundaries.

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

await 漏れ・floating promise・並行競合など、非同期処理の correctness バグを検出する。並列化の効率提案（SIMPLIFY Efficiency）や配線断点（e2e-wiring）ではなく、「await を忘れて結果・順序・エラー伝播が壊れる」実装バグに限定する

リファクタリング（構造変更）と機能変更（behavior change）が同一 diff に混在していないかを識別し、structural change に対する external behavior preservation の証拠（テスト・型・静的解析）が揃っているかを diff-time で確認する。証拠不足のときは Characterization Test 追加を促すか question とする。DTO/公開 API の破壊的変更検出は api-compatibility、完了主張の反証や抽出リファクタの性能特性退行は refactor-claim-audit、新知識の命名・責務・境界への反映は knowledge-to-code-alignment、投機的抽象化・スコープ逸脱は altitude-generalization / fix-scope-integrity へ委譲する

Detects long-lived objects (caches, listeners, singletons) that capture an entire enclosing scope via closures/environment capture, keeping large arrays or buffers alive, and proposes copying only the needed fields.

新規追加された UI コンポーネントに、variants（種類）とインタラクティブ状態（hover / focus / disabled / loading / error）が定義・文書化されているかを確認し、状態設計の欠落を検出する

Review JSON/YAML configuration files for common issues and best practices.

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

リポジトリに DESIGN.md やデザイントークン定義が存在する場合に、新規 UI 実装の色・余白・フォントサイズ・角丸・シャドウがその定義済みスケールに準拠しているかを照合する。定義が無ければ実行しない

既存デザインシステムコンポーネント（Button / Input / Modal / Card 等）を再実装していないかを検出する。Figma→コード実装時に既存コンポーネントを無視した実装を防ぐ。

デザイントークンを使わずに直書きされた色・余白・フォントサイズ・角丸・シャドウを検出する。Figma Variables / Tailwind config / CSS custom properties のルールに違反する実装を指摘する。

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-assertio...

AGENTS.md などの恒久ドキュメントに一過性のタスクログが混入していないか、SOP / decision / log / learned の役割が混同されていないか、公開物（README / docs / 記事）に内部メモ・ローカルパス・AI 会話断片が残っていないかを差分で検出する

宣言した処理（計測 / 通知 / 保存 / 検証 / 例外通知）が起点から末端まで途切れず配線されているかを確認し、「実装したつもり」で経路が途中で止まっている欠落を検出する

新実装が、同種の先行実装（同レイヤ・同責務・同概念）に在る防御 / バリデーション / エラー処理 / 規約 / 共通化ロジック / 概念定義を、欠落・重複・食い違いなく継承しているかを grep で先行特定して確認する