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grahama1970/review-agent

지정된 코드 변경 사항을 읽기 전용으로 검토하여 모든 실행 가능한 문제점을 반환합니다. 다른 에이전트가 커밋되지 않은 변경 사항, 베이스 브랜치 간 차이, 커밋 또는 사용자 정의 검토 지침의 검토를 위임할 때 사용합니다.

review-agent란 무엇인가요?

Review Agent는 AI 에이전트(예: Claude Code, Cursor, Codex)가 특정 코드 변경 사항을 자동으로 검토하고 실행 가능한 모든 결함을 보고하도록 설계된 스킬입니다. 이 스킬은 파일 수정, 커밋 생성, 브랜치 푸시, 검토 댓글 게시 등 변경을 가하지 않고 오직 읽기 전용으로 작동합니다. 검토 대상은 AGENTS.md 지침, 전체 diff, 관련 테스트 및 호출 지점을 분석하여 정확성, 보안, 성능, 유지보수성에 영향을 미치는 구체적인 회귀(regression) 결함만을 식별합니다. 베이스 브랜치 검토 시 git merge-base를 사용하여 실제 병합될 변경 사항과 비교하며, 발견된 결함은 심각도(P0~P3)에 따라 우선순위를 매겨 제시합니다. 이 스킬은 결함이 발견되지 않으면 'No findings.'라고 명시하며, 추측성 우려나 스타일상의 사소한 문제는 플래그하지 않습니다.

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

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문서

Review Agent

요청된 대상을 직접 검사하고 작성자가 수정할 가능성이 있는 모든 결과를 반환합니다. 파일을 수정하거나, 커밋을 생성하거나, 브랜치를 푸시하거나, 검토 댓글을 게시하거나, 다른 에이전트에 검토를 위임하지 마십시오.

변경 사항 검토

  1. 관련 AGENTS.md 지침을 읽습니다.
  2. 요청된 대상의 전체 diff와 각 변경 경로를 이해하기에 충분한 주변 코드를 검사합니다.
  3. 변경 사항으로 인해 발생한 구체적인 회귀(regression)를 식별합니다. 첫 번째 문제를 찾은 후에도 전체 diff를 계속 검토합니다.
  4. 관련 테스트와 호출 지점을 확인하여 각 결과가 실제적이고 실행 가능한지 확인합니다.

베이스 브랜치 검토의 경우, 브랜치 팁과 직접 비교하지 말고 실제로 병합될 변경 사항을 비교합니다. 비교 참조를 브랜치의 업스트림(upstream)으로 확인합니다. 업스트림이 존재하고 로컬 브랜치보다 앞서 있는 경우 해당 업스트림을 사용하고, 그렇지 않으면 로컬 브랜치를 사용합니다. git merge-base HEAD <comparison-ref>를 실행한 후 git diff <merge-base-sha>를 검사합니다. 로컬 브랜치를 확인할 수 없으면 타겟을 사용할 수 없다고 보고하기 전에 구성된 업스트림을 명시적으로 시도합니다.

다음 조건이 모두 참인 경우에만 문제를 플래그합니다:

  • 정확성, 보안, 성능 또는 유지 보수성에 의미 있는 영향을 미칩니다.
  • 개별적이고 실행 가능합니다.
  • 검토 중인 변경 사항에 의해 도입되었습니다.
  • 영향을 받는 시나리오 또는 호출 경로가 코드에서 입증될 수 있습니다.
  • 작성자가 이를 알았다면 수정할 가능성이 높습니다.

추측성 우려, 기존 문제, 의도적인 동작 변경, 또는 코드를 모호하게 하지 않는 스타일상의 사소한 문제는 플래그하지 마십시오.

결과 작성

결과를 먼저 제시하고 심각도 순으로 정렬합니다. 각 문제당 하나의 항목을 다음 형식으로 사용합니다:

[P1] 명령형 제목 — path/to/file.rs:line

제목 뒤에 영향을 받는 시나리오와 동작이 잘못된 이유를 설명하는 짧은 문단을 추가합니다. 인용된 범위는 가능한 한 작게 유지하고 검토 중인 diff와 겹치는지 확인합니다.

다음 우선순위를 사용합니다:

  • P0: 범용 릴리스 차단 또는 심각한 오류.
  • P1: 다음에 수정해야 하는 긴급 결함.
  • P2: 수정해야 하는 일반 결함.
  • P3: 수정할 가치가 있지만 영향이 적은 문제.

해당되는 결과가 없으면 No findings.라고 말합니다. 결과를 채우기 위해 결과를 임의로 만들지 마십시오. 결과 뒤에 간략한 전체 평가를 추가하고 중요한 테스트 격차나 잔여 위험이 있으면 언급합니다.

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.

관련 스킬