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Zandereins/hydra

Claude Code向けマルチヘッド型クロスモデルコードレビュースキル — 6人のAIアドバイザー(Opus + Codex)、5人のピアレビュアー、議長による統合。KarpathyのLLM評議会手法に基づく。

hydra とは?

このスキルは、Andrej Karpathy氏のLLM評議会手法に基づいて設計された、複数のAIモデルを活用したコードレビューシステムです。Claude Code上で動作し、6人のAIアドバイザー(OpusおよびCodex)が多角的にコードを分析し、5人のピアレビュアーが独立したレビューを行い、最後に議長役のモデルがすべてのフィードバックを統合・要約します。開発者はこのスキルを使用することで、単一モデルによるバイアスを排除し、より客観的で多様な視点を取り入れた高品質なコードレビューを得ることができます。各レビュアーは異なる専門知識や視点を持つように設定されており、設計、パフォーマンス、セキュリティ、可読性など様々な側面からコードを評価します。

対応✓Claude Code✓Codex CLI~Cursor
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ドキュメント

hydra は何をしますか?

Claude Code向けマルチヘッド型クロスモデルコードレビュースキル — 6人のAIアドバイザー(Opus + Codex)、5人のピアレビュアー、議長による統合。KarpathyのLLM評議会手法に基づく。

概要

このスキルは、複数のAIモデルを並列で活用し、コードレビューを実施します。各モデルは異なる視点や専門性を持ち、独立したレビューを行った後、議長モデルがそれらを統合して最終的なフィードバックを生成します。

アーキテクチャ

  • 6人のAIアドバイザー: 各アドバイザーは異なる専門分野(例:セキュリティ、パフォーマンス、設計パターン)を担当します。
  • 5人のピアレビュアー: アドバイザーの分析を基に、さらに深いレビューを実施します。
  • 議長: すべてのレビュー結果を収集し、矛盾点を調整し、最終的な統合レポートを生成します。

使い方

  1. レビュー対象のコードを選択します。
  2. hydra-review コマンドを実行します。
  3. 各モデルが並列で分析を開始します。
  4. 議長が結果を統合し、最終レビューを表示します。

設定

環境変数または設定ファイルで各モデルのパラメータを調整できます。詳細は config/hydra.yaml を参照してください。

必要条件

  • Claude Code のインストール
  • Opus および Codex へのアクセス権

ライセンス

MIT

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