Conductor でついた Pending なレビューコメントを取得し、Subagent で並列処理して解決する。
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name: address-conductor-comment
description: "Conductor でついた Pending なレビューコメントを取得し、Subagent で並列処理して解決する。"
disable-model-invocation: true
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# Conductor Resolve
Conductor でついたレビューコメント(pending)を取得し、Subagent で並列処理して解決する。
$ARGUMENTS
## モード判定
`$ARGUMENTS` が UUID 形式の文字列(comment ID)の場合は **単一コメントモード** で動作する。
それ以外(空 or `all_branches` 等)の場合は **一括モード** で全 pending コメントを処理する。
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## 単一コメントモード(comment ID 指定時)
### 1. コメントのスレッドを取得
`mcp__conductor__get_comment_thread` を呼び出し、指定された comment ID のコメント詳細と **全返信履歴(replies)** を取得する。
返信がある場合は最新の返信内容を特に重視し、会話の流れを把握した上で対応する。
### 2. コメントに対応
コメントの kind に応じて直接対応する(Subagent は使わない):
- **suggest(変更提案)**:
1. 該当ファイルの該当行を Read で確認(前後50行程度のコンテキストも把握)
2. 提案内容(+ 返信履歴がある場合は最新の要望)に沿ってコードを修正(Edit)
3. `mcp__conductor__reply_to_comment` で対応内容を報告
4. ユーザに修正内容を確認してもらい、承認されれば `mcp__conductor__resolve_comment` で解決
- **question(質問)**:
1. 該当ファイルの該当行と周辺コード・関連ファイルを調査
2. 返信履歴がある場合は最新のユーザー返信に回答
3. `mcp__conductor__reply_to_comment` で回答(resolve はしない — レビュアーが確認してから解決する)
### 3. 結果を報告
処理結果を簡潔に報告する。
---
## 一括モード(引数なし or オプション指定時)
### 1. Pending コメントを取得
MCP ツール `mcp__conductor__get_pending_comments` を呼び出す。
- 引数なしで現在のブランチの pending コメントのみ取得(MCP サーバーが自動でブランチを検出する)
- 全ブランチのコメントを見たい場合は `all_branches: true` を指定
- コメントがなければ「対応するコメントはありません」と報告して終了
### 2. 各コメントのスレッドを取得
各コメントに対して `mcp__conductor__get_comment_thread` を呼び出し、コメント詳細と **全返信履歴(replies)** を取得する。
これらは並列実行可能。
**重要**: 返信履歴はコメント対応の文脈として不可欠。全返信を時系列で把握し、特に最新の返信内容に基づいて対応すること。Subagent にも全返信を渡すこと。
### 3. TodoWrite で一覧化
取得したコメントを TodoWrite で一覧化し、進捗を可視化する。
### 4. Subagent で並列処理
各コメントに対して **Task ツール** を使用して並列処理する。
#### suggest(変更提案)の場合
```
Task tool を使用:
- subagent_type: "general-purpose"
- prompt: |
あなたはコードレビューの変更提案に対応する専門エージェントです。
## コメント情報
- ID: <id>
- ファイル: <file_path>
- 行: <line_start>-<line_end>
- 提案内容: <body>
## 会話履歴(repliesがある場合)
<repliesの内容を時系列で含める>
## 作業手順
1. 該当ファイルの該当行を Read で確認
2. 周辺コンテキストも把握(前後50行程度)
3. 提案内容に沿ってコードを修正(Edit ツール使用)
4. 修正内容を簡潔にまとめる
5. MCP ツール `mcp__conductor__reply_to_comment` で対応内容を報告
- comment_id: <id>
- body: 修正内容の説明
6. ユーザに修正内容を確認してもらい、resolve してよいか尋ねる
7. ユーザが承認した場合のみ、MCP ツール `mcp__conductor__resolve_comment` でコメントを解決済みにする
- comment_id: <id>
## ガイドライン
- 最小限の変更に留める
- 既存のコードスタイルに合わせる
- 修正の理由を返信に含める
- 会話履歴がある場合は最新のユーザー返信に対応する
## 出力形式
処理完了後、以下を報告:
- コメントID
- ファイル:行
- 変更内容の要約
- 修正したファイルのリスト
```
#### question(質問)の場合
```
Task tool を使用:
- subagent_type: "general-purpose"
- prompt: |
あなたはコードレビューの質問に回答する専門エージェントです。
## コメント情報
- ID: <id>
- ファイル: <file_path>
- 行: <line_start>-<line_end>
- 質問: <body>
## 会話履歴(repliesがある場合)
<repliesの内容を時系列で含める>
## 作業手順
1. 該当ファイルの該当行を Read で確認
2. 質問に答えるために必要な周辺コード・関連ファイルを調査
3. 簡潔かつ正確な回答を作成
4. MCP ツール `mcp__conductor__reply_to_comment` で回答を返信
- comment_id: <id>
- body: 回答内容
※ 質問への回答後は resolve しない(レビュアーが確認してから解決する)
## ガイドライン
- 質問に直接答える
- 必要に応じてコードを引用
- 技術的な根拠を示す
- 推測ではなく事実に基づく
- 会話履歴がある場合は最新のユーザー返信に対応する
## 出力形式
処理完了後、以下を報告:
- コメントID
- ファイル:行
- 質問の要約
- 回答の要約
```
### 5. サマリーを報告
全 Subagent の完了後、結果をまとめて報告:
```
## Conductor Resolve 完了
### 処理結果
- 提案 (suggest): N件 → 修正・resolve 済み
- 質問 (question): N件 → 回答済み
### 詳細
(各 Subagent からの報告をまとめる)
```
## 重要
- **独立したコメントは並列処理する** — 同時に複数の Task を起動
- **同一ファイルの近い行への変更**がある場合は、競合を避けるため順次処理
- Subagent が MCP ツールで直接返信するため、Conductor の UI で確認可能
- メインコンテキストはオーケストレーションのみで消費を最小化
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