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Codex MCPを使用してプルリクエストの包括的なコードレビューを実行します。バグ検出とパフォーマンス改善に焦点を当てます。「このPRをレビューして」「PRをcodexでレビュー」「このプルリクエストをcodexで分析して」などのリクエスト時にトリガーされます。Codexの高度な分析機能を活用した詳細なコード検査を提供します。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
SOC 職業分類に基づく
arxiv論文を詳細に分析し、日本語でレポートを生成する（並列処理で高速化）
arXiv論文のURLまたはIDを渡すとTeXソースをダウンロードし、図(Figure)・表(Table)のキャプション情報と画像ファイルを抽出する。arXivのURL(abs/pdf/html形式)やarXiv IDに対応。ユーザーが「arXivの論文から図を抽出して」「この論文のFigureを取り出して」「arxivペーパーの図表情報を取得して」「論文の図表を取得して」と言った場合に使用。arXiv URLや論文IDが含まれる場合にトリガーされる。
既存スキルの実行軌跡（現在の会話履歴）を分析し、SKILL.mdの改善点を発見して更新提案を行う。 以下の場合にトリガーする: (1) 「このスキルを改善して」「スキルの軌跡を評価して」「スキルが失敗したので修正して」などのリクエスト (2) スキル実行後に問題や非効率が発生し、SKILL.mdの改善が必要な場合 (3) 「/skill-evaluator」コマンドが呼ばれた場合 対象スキルのSKILL.mdを読み込み、会話履歴から実行軌跡を分析して具体的な改善diff案を提示し、 ユーザー確認後にSKILL.mdを更新する。
標準の検索方法が失敗した場合や不十分な結果しか得られない場合に、Codex MCPを使用した高度なweb検索を実行します。以下の場合に使用: (1) WebSearchやWebFetchツールで必要な情報を取得できない時、(2) 繰り返し検索しても必要な情報が得られない時、(3) ユーザーが明示的に「codex検索」や「codexで検索」をリクエストした時、(4) 標準の検索結果が不完全または古い時。構造化された検索結果（要約とURL）をメイン会話に返します。
| name | codex-review |
| description | Codex MCPを使用してプルリクエストの包括的なコードレビューを実行します。バグ検出とパフォーマンス改善に焦点を当てます。「このPRをレビューして」「PRをcodexでレビュー」「このプルリクエストをcodexで分析して」などのリクエスト時にトリガーされます。Codexの高度な分析機能を活用した詳細なコード検査を提供します。 |
Codex MCPを使用してプルリクエストの詳細なレビューを実行します。このスキルは、PR変更全体にわたるバグ、セキュリティ脆弱性、パフォーマンス最適化の機会を特定することに焦点を当てています。
まず、PRの詳細を特定して取得します:
# PR番号が指定されている場合
gh pr view <PR_NUMBER> --json number,title,body,headRefName,baseRefName
# 現在PRブランチにいる場合
gh pr view --json number,title,body,headRefName,baseRefName
# PRの差分を取得
gh pr diff <PR_NUMBER>
ユーザーがPR番号を指定しない場合は、現在のブランチを確認するか、明確化を求めます。
mcp__codex__codexツールを使用してPR変更を分析します:
重要なパラメータ:
prompt: バグとパフォーマンスに焦点を当てた詳細なレビュー依頼cwd: リポジトリのルートに設定approval-policy: "on-request"を使用してCodexが必要に応じてコマンドを提案できるようにするsandbox: "read-only"を使用して安全性を確保（Codexはファイルを変更しない）プロンプト構造の例:
このプルリクエストをバグとパフォーマンスの問題についてレビューしてください。
PR: #<number> - <title>
Branch: <headRefName> -> <baseRefName>
変更内容:
<gh pr diffの出力を貼り付け>
以下に焦点を当ててください:
1. 潜在的なバグとロジックエラー
2. パフォーマンスのボトルネックや非効率性
3. セキュリティ脆弱性
4. 処理されていないエッジケース
5. リソースリークやメモリの問題
重要度レベル（Critical/High/Medium/Low）を含めた具体的な行ごとのフィードバックを提供してください。
Codexがレビューを完了したら、発見事項を要約します:
各発見事項に対して具体的なファイルパスと行番号を含めます。
User: "このPRをレビューして"
処理:
gh pr viewを実行して現在のPR詳細を取得gh pr diffを実行して変更内容を取得mcp__codex__codexを呼び出しCodex設定:
approval-policy: "on-request" - Codexが読み取り専用コマンドを提案できるようにするsandbox: "read-only" - ファイルの変更を防止model: デフォルトを使用（通常は最新のGPTモデル）レビューの焦点:
mcp__codex__codex-replyでフォローアップ