saibi/gen_kor_subtitle

m_review — Révision croisée et amélioration

Le relecteur ne modifie pas le code ; il ne laisse que des notes de révision. Les corrections sont effectuées par l'agent qui exécute cette compétence après avoir vérifié directement les remarques.

Entrée

• <ID> : ID du plan à réviser. Les fichiers plan/<ID>_plan_*.md et impl/<ID>_impl_*.md doivent exister.
• <Agent> : claude | codex | agy. Pour une relecture croisée, utilisez de préférence un agent différent de celui en cours d'exécution.
• [Modèle] : S'il est omis, le modèle par défaut de chaque CLI est utilisé.

Procédure

1. Verrouiller la cible de révision : S'il y a des modifications non commitées, demandez d'abord si l'utilisateur souhaite les commiter. Vérifiez le hash de commit d'implémentation dans la note d'implémentation.
2. Vérifier le nom du modèle (utilisé dans le nom du fichier) :
   • codex : modèle spécifié, sinon model dans ~/.codex/config.toml
   • claude : clé modelUsage dans la sortie JSON
   • agy : modèle spécifié, sinon model dans ~/.gemini/settings.json, sinon default
3. Exécuter le réviseur : Remplissez {ID}, {PLAN}, {IMPL} (chemins réels), {COMMIT}, {REVIEWER} dans review_prompt.md (dossier de cette compétence) pour créer un fichier temporaire (prompt.txt). Enregistrez le résultat dans review/<ID>_review_<Agent>-<Modèle>.md.
   • codex : codex exec --sandbox read-only --ephemeral [-m <modèle>] -o review/<fichier> - < prompt.txt
   • claude : claude -p --tools "Read,Grep,Glob" --output-format json [--model <modèle>] < prompt.txt → enregistrez la valeur de result dans le JSON
   • agy : agy --sandbox --mode plan --output-format json [--model <modèle>] -p "$(cat prompt.txt)" < /dev/null → enregistrez la valeur de response dans le JSON
   • La révision prend 5 à 15 minutes. Exécutez-la en arrière-plan ou avec un timeout long. L'entrée standard doit être redirigée vers un fichier ou /dev/null (sinon codex attend une entrée et se bloque).
   • Une fois terminé, vérifiez avec git status que le relecteur n'a pas modifié de fichier.
4. Vérifier les remarques : Pour chaque point, vérifiez directement dans le code et reproduisez si possible. Jugez comme Valide / Partiellement valide / Rejeté (raison).
5. Amélioration :
   • Problèmes certains : corrigez immédiatement et ajoutez une vérification de régression dans test_*.py.
   • Problèmes nécessitant une décision : numérotez-les D1, D2, … et demandez à l'utilisateur un par un. Proposez 2 à 3 options, avec (recommandé) et la raison pour votre recommandation. Si nécessaire, vérifiez d'abord les options par des expériences.
6. Enregistrement : Créez review/<ID>_refine_<Agent>-<Modèle>.md selon le modèle ci-dessous (basé sur l'agent qui exécute cette compétence). Si le même ID est révisé à nouveau, ajoutez une section ## <Date> <Nom du fichier de notes de révision> au fichier de raffinement existant. Mettez à jour les documents de plan et les notes d'implémentation (marquage en attente, modifications par rapport au plan, etc.). Pour les fichiers modifiés par un autre agent, enregistrez les changements selon les règles de AGENTS.md.
7. Finalisation : Réexécutez l'auto-vérification et les exécutions réelles nécessaires, puis rapportez les résultats et commitez (règles de message selon AGENTS.md).

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

# [<ID>] Application de la révision

## <Date> review/<ID>_review_<Agent>-<Modèle>.md

| ID | Jugement | Traitement |
| :--- | :--- | :--- |
| <ID>-R1 | Valide (<méthode de vérification>) | ✅ <correction> / ⏸ Décision D1 / ✖ Rejeté : <raison> |

### Décisions
- ✅ **D1 (<ID>-R?)** <question> → Décision : <choix> (<raison>)

### Vérification
<Vérifications et résultats après correction>