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m_review — クロスレビューと改善

実装済み計画 <ID> を別のエージェントCLI(claude、codex、agy)で読み取り専用クロスレビューし、レビューノートを review/ に残した後、指摘事項を検証して確実な問題はすぐに修正し、決定が必要なものは選択肢と推奨案を付けて一つずつ問い合わせて改善します。使い方: /m_review <ID> <claude|codex|agy> [モデル]

m_review — クロスレビューと改善 とは?

このスキルは、実装済みの計画を別のAIエージェントCLI(Claude Code、Codex、Agy)を使って読み取り専用でクロスレビューし、その結果を基にコードを改善するためのものです。レビューアはコードを変更せずにレビューノートのみを作成し、その後、このスキルを実行したエージェントが各指摘を検証・修正します。手順は、レビュー対象の固定、モデル名の確認、レビューアのバックグラウンド実行、指摘の検証、確実な問題の修正と決定が必要な問題のユーザーへの問い合わせ、最終的な記録とコミットまでを含みます。対応CLIはclaude、codex、agyで、各CLIのモデル指定も可能です。このスキルは、異なる視点からのコード品質向上と、人間の判断が必要な場面での対話的な意思決定を支援します。

対応✓Claude Code✓Codex CLI~Cursor✓Gemini CLI
npx skills add https://github.com/saibi/gen_kor_subtitle/tree/HEAD/.agents/skills/m_review

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ドキュメント

m_review — クロスレビューと改善 は何をしますか?

レビューアはコードを修正せずにレビューノートだけを残します。修正は、このスキルを実行したエージェントが指摘事項を直接確認した後に行います。

入力

  • <ID>: レビューする計画ID。plan/<ID>_plan_*.md、impl/<ID>_impl_*.md が存在する必要があります。
  • <エージェント>: claude | codex | agy。クロスレビューが目的なので、可能であれば現在実行中のエージェントとは異なるものを使用します。
  • [モデル]: 省略した場合、各CLIのデフォルトモデルを使用します。

手順

  1. レビュー対象の固定: コミットされていない変更がある場合は、先にコミットするかどうかを確認します。実装ノートから実装コミットハッシュを確認します。
  2. モデル名の確認(ファイル名に使用します):
    • codex: 指定したモデル、なければ ~/.codex/config.toml の model
    • claude: JSON出力の modelUsage キー
    • agy: 指定したモデル、なければ ~/.gemini/settings.json の model、それもなければ default
  3. レビューアの実行: review_prompt.md(このスキルのフォルダ)の {ID}、{PLAN}、{IMPL}(実際のファイルパス)、{COMMIT}、{REVIEWER} を埋めて一時ファイル(prompt.txt)を作成し、結果を review/<ID>_review_<エージェント>-<モデル>.md に保存します。
    • codex: codex exec --sandbox read-only --ephemeral [-m <モデル>] -o review/<ファイル> - < prompt.txt
    • claude: claude -p --tools "Read,Grep,Glob" --output-format json [--model <モデル>] < prompt.txt → JSONの result を保存
    • agy: agy --sandbox --mode plan --output-format json [--model <モデル>] -p "$(cat prompt.txt)" < /dev/null → JSONの response を保存
    • レビューは5〜15分かかります。バックグラウンドで実行するか、長いタイムアウトを設定します。stdinは必ずファイルまたは /dev/null にリダイレクトします(そうしないとcodexは入力を待って停止します)。
    • 終了したら git status でレビューアがファイルを変更していないことを確認します。
  4. 指摘事項の検証: 各項目をコードで直接確認し、可能であれば再現します。判断は「妥当」/「一部妥当」/「却下(理由)」とします。
  5. 改善:
    • 確実な問題はすぐに修正し、再発を防ぐ回帰検証を test_*.py に追加します。
    • 決定が必要な問題は D1、D2… と番号を付け、ユーザーに一度に一つずつ問い合わせます。選択肢を2〜3個提示し、推奨案には (推奨) と理由を付けます。必要に応じて選択肢を実験で先に確認します。
  6. 記録: 以下のテンプレートで review/<ID>_refine_<エージェント>-<モデル>.md を作成します(このスキルを実行したエージェント基準)。同じIDで再度レビューした場合は、既存のrefineファイルに ## <日付> <レビューノートファイル名> セクションを追加します。計画ドキュメントと実装ノートにも影響を反映します(保留表示、計画対比の変更など)。ファイル名や別のエージェントが修正するドキュメントには、AGENTS.md のルールに従って変更記録を残します。
  7. 完了: 自己検証と必要な実際の実行を再度行った後、結果を報告し、コミットします(コミットメッセージのルールは AGENTS.md に従います)。

テンプレート(review/<ID>_refine_<エージェント>-<モデル>.md)

# [<ID>] レビュー反映

## <日付> review/<ID>_review_<エージェント>-<モデル>.md

| ID | 判断 | 処理 |
| :--- | :--- | :--- |
| <ID>-R1 | 妥当(<確認方法>) | ✅ <修正内容> / ⏸ 決定 D1 / ✖ 却下: <理由> |

### 決定
- ✅ **D1(<ID>-R?)** <質問> → 決定: <選択>(<理由>)

### 検証
<修正後に再実行した検証と結果>

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