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m_review — 交叉審查與改善

審查者不會修改程式碼，只留下審查筆記。實際修正由執行此技能的 Agent 在確認審查意見後進行。

輸入

• <ID>: 要審查的計畫 ID。必須存在 plan/<ID>_plan_*.md 與 impl/<ID>_impl_*.md。
• <Agent>: claude | codex | agy。由於目的是交叉審查，建議選擇與當前執行的 Agent 不同的類型。
• [模型]: 若省略，則使用各 CLI 的預設模型。

流程

1. 鎖定審查對象：檢查是否有未提交的變更，若有則先詢問是否提交。從實作筆記中確認實作提交的雜湊值。
2. 確認模型名稱（用於檔案名稱）：
   • codex: 指定的模型，若無則使用 ~/.codex/config.toml 中的 model
   • claude: 從 JSON 輸出的 modelUsage 鍵取得
   • agy: 指定的模型，若無則使用 ~/.gemini/settings.json 中的 model，再無則使用 default
3. 執行審查：將 review_prompt.md（位於此技能資料夾）中的 {ID}、{PLAN}、{IMPL}（實際檔案路徑）、{COMMIT}、{REVIEWER} 填入，建立暫存檔 (prompt.txt)，並將結果儲存為 review/<ID>_review_<Agent>-<Model>.md。
   • codex: codex exec --sandbox read-only --ephemeral [-m <模型>] -o review/<檔案> - < prompt.txt
   • claude: claude -p --tools "Read,Grep,Glob" --output-format json [--model <模型>] < prompt.txt → 儲存 JSON 中的 result
   • agy: agy --sandbox --mode plan --output-format json [--model <模型>] -p "$(cat prompt.txt)" < /dev/null → 儲存 JSON 中的 response
   • 審查約需 5~15 分鐘。請在背景執行或設定較長的 timeout。stdin 必須連接到檔案或 /dev/null（否則 codex 會等待輸入而停住）。
   • 完成後執行 git status 確認審查者未修改任何檔案。
4. 驗證審查意見：針對每一項意見直接在程式碼中確認，並盡可能重現。判斷結果為 有效 / 部分有效 / 駁回（原因）。
5. 改善：
   • 確定問題：立即修正，並在 test_*.py 中加入防止復發的回歸測試。
   • 需要決策的問題：依序編號為 D1、D2...，一次一個向使用者提問。提供 2~3 個選項，並在推薦選項後加上 (推薦) 及理由。必要時可先用實驗驗證選項。
6. 記錄：使用以下模板撰寫 review/<ID>_refine_<Agent>-<Model>.md（以執行此技能的 Agent 為基準）。若對相同 ID 再次審查，則在既有 refine 檔案中追加 ## <日期> <審查筆記檔名> 小節。同時更新計畫文件與實作筆記（如標記擱置、變更與計畫的差異等）。對於檔案名稱與其他 Agent 修改的文件，需按 AGENTS.md 規則留下變更紀錄。
7. 收尾：重新執行自我驗證與必要的實際運行，回報結果後提交（提交訊息規則依 AGENTS.md）。

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

# [<ID>] 審查反映

## <日期> review/<ID>_review_<Agent>-<Model>.md

| ID | 判斷 | 處理 |
| :--- | :--- | :--- |
| <ID>-R1 | 有效 (<確認方式>) | ✅ <修正內容> / ⏸ 決策 D1 / ✖ 駁回: <原因> |

### 決策
- ✅ **D1 (<ID>-R?)** <問題> → 決策: <選擇> (<原因>)

### 驗證
<修正後重新執行的驗證與結果>