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grahama1970/review-agent

指定されたコード変更に対して、読み取り専用で欠陥優先のレビューを実施し、実行可能なすべての指摘事項を返します。他のエージェントが、未コミットの変更、ベースブランチとの差分、コミット、またはカスタムレビュー指示を委譲した場合に使用します。

review-agent とは?

このスキルは、開発者やAIエージェントがコード変更をレビューするための強力なツールです。変更によって導入された具体的な回帰を特定し、重要度順に整理された実行可能な欠陥のみを報告します。ファイルの変更やコミット、ブランチへのプッシュ、レビューコメントの投稿などは一切行わず、読み取り専用で動作します。主にClaude CodeやCodexなどのエージェント環境で使用され、ベースブランチレビュー、コミットレビュー、未コミット変更のレビューなどをサポートします。変更の差分を詳細に検査し、関連するテストや呼び出し箇所も確認して、各指摘が実際に修正可能であることを確認します。指摘事項はP0(クリティカル)からP3(軽微)までの重要度で分類され、明確なタイトルと説明とともに提示されます。

対応~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/grahama1970/agent-skills/tree/main/skills/.system/review-agent

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ドキュメント

レビューエージェント

要求されたターゲットを直接検査し、作者が修正する可能性が高いすべての指摘事項を返します。 ファイルを変更したり、コミットを作成したり、ブランチをプッシュしたり、レビューコメントを投稿したり、 レビューを別のエージェントに委譲したりしないでください。

変更をレビューする

  1. 該当する AGENTS.md の指示を読む。
  2. 要求されたターゲットの完全な差分と、変更された各パスを理解するのに十分な周辺コードを検査する。
  3. 変更によって導入された具体的な回帰を特定する。最初の問題を見つけた後も、差分全体を最後まで調査し続ける。
  4. 関連するテストと呼び出し箇所を確認し、各指摘が実際に存在し、実行可能であることを確認する。

ベースブランチレビューの場合は、ブランチの先端を直接差分として比較するのではなく、実際にマージされる変更を比較します。そのアップストリームが存在し、ローカルブランチより先行している場合は、比較参照をブランチのアップストリームに解決します。それ以外の場合は、ローカルブランチを使用します。git merge-base HEAD <比較参照> を実行し、git diff <マージベースSHA> を検査します。ローカルブランチを解決できない場合は、ターゲットが利用不可であると報告する前に、構成されたアップストリームを明示的に試みます。

以下の条件がすべて満たされる場合にのみ、問題をフラグ付けします。

  • 正確性、セキュリティ、パフォーマンス、または保守性に意味のある影響を与える。
  • 個別かつ実行可能である。
  • レビュー対象の変更によって導入された。
  • 影響を受けるシナリオまたは呼び出しパスがコードから実証できる。
  • 作者がそれを知っていれば、おそらく修正するだろう。

推測に基づく懸念、既存の問題、意図的な動作変更、またはコードを難読化しないスタイル上の些細な問題はフラグ付けしないでください。

結果を記述する

指摘事項を重要度順に並べて提示します。問題ごとに1つのエントリを次の形式で使用します。

[P1] 命令形の指摘タイトル — path/to/file.rs:line

タイトルの後に、影響を受けるシナリオと動作が間違っている理由を説明する短い段落を1つ続けます。参照範囲は可能な限り小さく保ち、レビューした差分と重複するようにします。

以下の優先順位を使用します。

  • P0: 普遍的なリリースブロッカーまたは重大な障害。
  • P1: 次に修正すべき緊急の欠陥。
  • P2: 修正すべき通常の欠陥。
  • P3: それでも修正する価値のある影響の小さい問題。

該当する指摘がない場合は、「No findings.」と言います。結果を埋めるために指摘を作り出さないでください。指摘事項の後には、簡潔な全体的な評価と、重要なテストのギャップや残存リスクがあればそれらを記載します。

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

grahama1970/acceptance-contract

Turn a client brief, zip bundle, directory, or single requirements file into a typed acceptance-contract bundle with extracted requirements, acceptance checks, open questions, an immutable-goal draft, and a create-report-backed decision report. Use when users say acceptance contract, brief to requirements, freeze the goal, create immutable goal, amend immutable goal, build a Battle requirements bundle, or extract requirements from this bundle.

grahama1970/agent-ecosystem

Canonical map and shared contracts for the agent-governance ecosystem: the pi.receipt_envelope.v1 boundary envelope, the component graph, and the rules for which component owns which schema. Use when wiring a skill or extension into the shared receipt world, when asking how shame, triage-error, tau, ask, project-watchdog, ops-herdr, ponytail, and Memory fit together, or when validating an envelope.

grahama1970/agentic-evals

Agentic evaluation of skills using multi-trial fixtures, deterministic command assertions, trajectory checks, safety constraints, and evidence-backed readiness scoring. Use when users ask for agentic evals, multi-trial skill evaluation, skill trajectory validation, or readiness scoring for a skill workflow.

grahama1970/agent-inbox

File-based inter-agent messaging with headless dispatch. Check inbox, send bugs/requests to other projects, automatically spawn headless agents to fix bugs, and track progress via task-monitor.

grahama1970/agents-registry

Generate and query the centralized agent identity registry. Scans .pi/agents/*/AGENTS.md, parses frontmatter, outputs agents-registry.json and optionally syncs to /memory for semantic search.

grahama1970/agent-status

Artifact-driven status surfaces for long-running project-agent work. Maintains status.json, events.jsonl, proof manifests, and a stale-aware STATUS.html so humans can tell where the agent is, what passed, what is still unproven, and what decision or action is next — without dashboard theater.

grahama1970/align

Round-based context alignment before execution. Use when the human, project agent, WebGPT, scillm, ask, dogpile, memory, or project-knowledge may each hold different facts about a task; especially before ambiguous design, infographic, product workflow, high-stakes implementation, plan-iterate, project-infographic, or multi-review work.

grahama1970/analytics

Flexible data science analytics for any dataset. Auto-discovers schema, recommends charts, exports to create-figure. Works with JSONL, JSON, CSV from any source.

grahama1970/analyze-chatterbox-emotions

Evaluate generated Chatterbox voice files as voice-quality artifacts: affect match, arousal/valence proxies, pause placement, intelligibility inputs, clipping, loudness, and discontinuity flags. Use when reviewing Chatterbox emotional tags, pauses, Turbo/base affect delivery, Persona Dream utterance renders, or whether generated speech matches an intended product-facing affect.

grahama1970/analyze-elf

Reverse-engineer features from ELF binaries. Extracts CLI commands, state machines, protocols, Zod schemas, and data models. Automatically generates a /create-walkthrough prosecution brief with Mermaid diagrams. Uses /treesitter for AST analysis of bundled JS/TS source.

grahama1970/animation-vocabulary

Reverse-lookup glossary that turns a vague description of a web animation or motion effect into its exact term ("the bouncy thing when a popover opens" → Pop in; "the iOS rubber-band scroll" → Rubber-banding). Use when the user asks "what's it called when…", or describes a motion effect without knowing its name and wants the right word to prompt an AI or designer with. For naming an effect, not designing or building one.

grahama1970/anonymize-data

Anonymize supported CSV, JSON, UTF-8 text, and SQLite files using an explicit policy through the oai-trial project. Use for anonymize data, pseudonymize exports, redact policy literals, or discover and explicitly approve fuzzy name aliases. The skill is a thin CLI/Docker interface, not another engine.

grahama1970/anvil

Heavy-duty "No-Vibes" debugging and hardening orchestrator. Use this for complex, stubborn bugs where `review-code` has failed, or for "Red Teaming" (hardening) a codebase. Runs multiple agents in parallel (Thunderdome) using git worktree isolation.

grahama1970/apple-design

Apple's approach to interface design and fluid, physical motion, translated for the web. Use when building or reviewing gesture-driven UI, spring animations, drag/swipe/sheet interactions, momentum and interruptible transitions, translucent materials and depth, typography (optical sizing, tracking, leading), reduced-motion, or the design foundations (feedback, spatial consistency, restraint) behind Apple-style interfaces.

grahama1970/argue

Multi-persona structured debate orchestrator. Personas research via /dogpile, consult colleagues via /ask, and argue toward nuanced synthesis on complex questions.

grahama1970/arxiv

Search arXiv for papers and extract knowledge into memory. Use `search` to find papers, `learn` to extract knowledge.

grahama1970/ask

Use when the user asks to query project memory, ask an oracle, use supported browser-backed reviewers, run Tau roundtable/single-handler workflows, ask Pi-native subagents from within Pi, run persona/deep-review workflows, generate image prompts, check OS/project health through composed skills, or run an ask DAG. This skill is the executable /ask runtime; do not replace it with an informal subagent, plain web search, or hand-written review; inside Pi, explicit Pi-native subagent targets are routed through the pi-subagents tool as an Ask target type.

grahama1970/assess

Step back and critically reassess project state. Use when asked to "assess", "step back", "fresh eyes", "check alignment", "sanity check", "health check", "prune documentation", or "evaluate what's working". Offers documentation pruning and doc-code alignment analysis. Offer to run after major changes (don't auto-run).

grahama1970/assistant

Shared GPT + classifier inference gateway for persona monitor tasks. Routes validation and classification through a 4-tier cascade: heuristic → classifier → local GPT → scillm.

grahama1970/assistant-lab

Self-improvement workbench for /assistant. All the tools needed to diagnose, train, evaluate, and promote models in a continuous loop. The "warm pond" where /assistant evolves its own inference stack.

関連スキル