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m_review — Cross-Review und Verbesserung

Der Reviewer korrigiert keinen Code, sondern hinterlässt nur Review-Notizen. Das Beheben übernimmt der Agent, der diesen Skill ausführt, nachdem er die Hinweise direkt geprüft hat.

Eingabe

• <ID>: Die ID des zu überprüfenden Plans. Es müssen plan/<ID>_plan_*.md und impl/<ID>_impl_*.md vorhanden sein.
• <Agent>: claude | codex | agy. Da es sich um einen Cross-Review handelt, sollte möglichst ein anderer Agent als der aktuell ausgeführte verwendet werden.
• [Modell]: Wird es weggelassen, wird das Standardmodell des jeweiligen CLIs verwendet.

Ablauf

1. Review-Ziel fixieren: Wenn es nicht-committete Änderungen gibt, wird zuerst gefragt, ob committet werden soll. Der Implementierungs-Commmit-Hash wird aus den Implementierungsnotizen ermittelt.
2. Modellnamen ermitteln (wird im Dateinamen verwendet):
   • codex: das angegebene Modell, oder falls nicht vorhanden das model aus ~/.codex/config.toml
   • claude: der modelUsage-Schlüssel aus der JSON-Ausgabe
   • agy: das angegebene Modell, oder falls nicht vorhanden das model aus ~/.gemini/settings.json, andernfalls default
3. Reviewer ausführen: review_prompt.md (aus dem Skill-Ordner) mit {ID}, {PLAN}, {IMPL} (tatsächliche Dateipfade), {COMMIT} und {REVIEWER} befüllen, als temporäre Datei (prompt.txt) speichern und das Ergebnis als review/<ID>_review_<Agent>-<Modell>.md ablegen.
   • codex: codex exec --sandbox read-only --ephemeral [-m <Modell>] -o review/<Datei> - < prompt.txt
   • claude: claude -p --tools "Read,Grep,Glob" --output-format json [--model <Modell>] < prompt.txt → das result aus dem JSON speichern
   • agy: agy --sandbox --mode plan --output-format json [--model <Modell>] -p "$(cat prompt.txt)" < /dev/null → die response aus dem JSON speichern
   • Der Review dauert 5–15 Minuten. Im Hintergrund ausführen oder ein langes Timeout setzen. stdin muss an eine Datei oder /dev/null gebunden werden (sonst wartet codex auf Eingabe und bleibt stehen).
   • Nach Abschluss mit git status prüfen, dass der Reviewer keine Dateien verändert hat.
4. Hinweise validieren: Jedem Punkt im Code direkt nachgehen und möglichst reproduzieren. Bewertung: valide / teilweise valide / abgelehnt (Grund).
5. Verbesserung:
   • Klare Probleme sofort beheben und Regressionstests in test_*.py hinzufügen, um Rückfälle zu verhindern.
   • Entscheidungsbedürftige Probleme mit D1, D2… nummerieren und den Benutzer einzeln nacheinander fragen. 2–3 Optionen anbieten, der Empfehlung (Empfehlung) und eine Begründung hinzufügen. Falls nötig, Optionen vorher experimentell prüfen.
6. Dokumentation: Mit folgendem Template review/<ID>_refine_<Agent>-<Modell>.md erstellen (basierend auf dem Agent, der diesen Skill ausführt). Bei erneuter Überprüfung derselben ID wird dem bestehenden Refine-Datei ein Abschnitt ## <Datum> <Review-Notizen-Dateiname> hinzugefügt. Die Planungsdokumente und Implementierungsnotizen werden ebenfalls entsprechend aktualisiert (z. B. Markierung als zurückgestellt, Änderungen gegenüber dem Plan). Bei Dateien, die von anderen Agenten bearbeitet werden, werden die Änderungen gemäß den AGENTS.md-Regeln festgehalten.
7. Abschluss: Eigene Überprüfung und notwendige Tests erneut ausführen, dann das Ergebnis berichten und committen (Commit-Nachrichten gemäß AGENTS.md).

Template (review/<ID>_refine_<Agent>-<Modell>.md)

# [<ID>] Review-Umsetzung

## <Datum> review/<ID>_review_<Agent>-<Modell>.md

| ID | Bewertung | Behandlung |
| :--- | :--- | :--- |
| <ID>-R1 | valide (<Prüfmethode>) | ✅ <Änderung> / ⏸ Entscheidung D1 / ✖ abgelehnt: <Grund> |

### Entscheidungen
- ✅ **D1 (<ID>-R?)** <Frage> → Entscheidung: <Auswahl> (<Grund>)

### Validierung
<Erneut durchgeführte Tests und Ergebnisse>