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River Review のメインエントリポイント。 レビュー依頼の intent classification → 専門 skill 選択 → 実行 → finding verification → feedback classification → fixture / reference / suppression への還元までを束ねる improvement-loop orchestrator。
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
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。
直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。
npx skills add https://github.com/s977043/river-review --skill river-reviewコマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。
ローカルで確認しますか？SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。
6つの専門レビュアーロールを並列実行し、consensusLevel（複数ロールの合意度）と Tech Lead レポート（top3指摘・blindSpots・consensusSummary）で結果を統合する マルチエージェントレビュー entry skill。 Parallel multi-role review with consensus scoring (consensusLevel) and Tech Lead report. Use when a major release needs exhaustive multi-angle review, or when a single-perspective review is not enough and you want confidence that no reviewer angle was missed（重要リリース前の網羅レビュー・多視点の確証が 欲しいとき）。
検査器（linter / ガード / CI ゲート / バリデータ / フィルタ）そのものの検出力が差分で静かに落ちていないか、また新設した検査が実際に検出できることが実証されているかを diff-time で検出する。Check 1 unverified detection reduction（検査器の検出ロジック（正規表現・除外パターン・解決集合・allowlist・baseline）を変更して検出件数が減ったのに、減った 1 件ずつが誤検出であった根拠が示されないまま「誤検出を潰した」「N → M 件に減少」と改善として主張している）、Check 2 unproven guard detection power（新しい検査ロジック・CI ゲート・バリデーションを追加・変更したのに、検出すべき入力を注入して検出されること／検出すべきでない入力で黙ることを示す変異注入の証跡が無く、「追加した」「CI が緑」を検出力の証拠として扱っている）、の 2 Check を対象とする report-only。テスト自身のアサーションが実質何も検証していない構造は test-assertion-effectiveness、レビュー基準・品質ゲートの明示的な弱体化（ルールの削除・閾値の引き下げ・suppression entry 追加・lint ルールの無効化）は review-criteria-integrity、リファクタ完了主張一般の検証は refactor-claim-audit、workflow の permissions と action pin は gha-workflow-security、設定ファイルの構文・型の妥当性は config-json へ委譲する
pbi-input, plan, todo, test-cases 間の整合性をチェックし、実装着手前の仕様漏れを検知する
SOC 職業分類に基づく
SKILL.md を表示中
| id | river-review |
| name | river-review |
| description | River Review のメインエントリポイント。 レビュー依頼の intent classification → 専門 skill 選択 → 実行 → finding verification → feedback classification → fixture / reference / suppression への還元までを束ねる improvement-loop orchestrator。 |
| phase | ["upstream","midstream","downstream"] |
| severity | minor |
| applyTo | ["**/*"] |
| tags | ["entry","routing","orchestrator","improvement-loop"] |
| version | 0.1.0 |
| license | MIT |
River Review は「流れに寄り添う」AI レビューエージェントです。 単にレビューを実行するだけでなく、レビュー結果を検証し、フィードバックを分類して fixture / reference / suppression / routing へ還元する継続改善ループ を担います。
このエントリ skill は以下を担う。順序は実行フローと一致する。
review 実行プランを組むときに参照する入力は、以下の優先順で扱う。 上位の入力が下位を上書きする。
plan / diff / test-cases / junit / coverage / review-self / review-external.river/rules.md — リポジトリ固有のレビュー規則.river/risk-map.yaml — リスクマップ.river/ 系が見つからない場合は .claude/rules/ を fallback として使う。
入力に応じて、以下の専門スキルへ案内します。詳細な優先度規則は ROUTING.md。
| キーワード | 専門スキル | 説明 |
|---|---|---|
| 設計, アーキテクチャ, ADR | river-review-architecture | 設計・アーキテクチャレビュー |
| セキュリティ, 脆弱性 | river-review-security | セキュリティ観点レビュー |
| パフォーマンス, 最適化 | river-review-performance | パフォーマンス観点レビュー |
| テスト, カバレッジ | river-review-testing | テスト観点レビュー |
| UI, フロントエンド, アクセシビリティ, a11y, デザインシステム, コンポーネント | river-review-frontend | フロントエンド観点レビュー |
| 敵対的, 壁打ち, バイアス | adversarial-review | 敵対的レビュー（3手法統合） |
| ドキュメント, README, i18n | river-review-docs | ドキュメント整合性レビュー |
| (上記以外) | river-review-code | 一般コード品質レビュー |
デフォルト動作: キーワードがどれにも当てはまらない場合は一般コードレビュー (river-review-code) にフォールバックします。
複数カテゴリ該当時: severity重み → キーワード数 → 入力内位置の順で優先度を解決します。同点時は併用実行します。
1. 入力の intent classification
├─ 明示的なキーワード指定あり → 該当する専門スキルへルーティング
├─ 複数カテゴリに該当 → severity重み → キーワード数 → 入力内位置で優先度解決
└─ キーワードなし → river-review-code（デフォルト）へフォールバック
2. 専門スキルの実行
├─ river-review-architecture: 設計・アーキテクチャ観点
├─ river-review-security: セキュリティ観点
├─ river-review-performance: パフォーマンス観点
├─ river-review-testing: テスト観点
├─ river-review-frontend: フロントエンド観点
├─ adversarial-review: 敵対的レビュー（3手法統合）
├─ river-review-docs: ドキュメント整合性観点
└─ river-review-code: 一般コード品質（フォールバック）
3. Finding verification
└─ VERIFICATION.md の 7 項目 self-check を全件通過したものだけ出力
4. Unknown Coverage 合成（finding verification 後のメタ観点）
└─ 検証済み finding + artifact を横断し、unknown-coverage-review へ委譲して残存 Unknown / 証拠不足を合成（report-only・マージは止めない・plan 欠損時は skippedSkills でデグレード）
5. Feedback classification（人間/エージェント返答受領後）
└─ FEEDBACK.md の 7 type で分類
6. Improvement loop handoff
└─ IMPROVEMENT_LOOP.md の 9 ステップに従って fixture / reference / suppression / routing を更新
Finding は以下のフィールドを満たすこと。詳細条件は VERIFICATION.md。
| フィールド | 内容 |
|---|---|
| Finding | 何が問題か（1 文） |
| Evidence | file:line か artifact 参照。差分外の推測は不可 |
| Impact | 何が壊れる / 誰が困るか（具体的に） |
| Fix | 次の最小一手。1 ファイル / 1 関数 / 1 設定値の粒度を起点に |
| Confidence | high / medium / low / unknown |
| Severity | critical / major / minor / info（出力スキーマでは critical→major→minor→info に正規化） |
| Skill ID | どの専門 skill が出した finding か（routing 透明化） |
シンプルな出力フォーマット:
<file>:<line>: <Finding>
Impact: <Impact>
Fix: <Fix>
Severity: <severity> / Confidence: <confidence> / Skill: <skill-id>
agents/river-review.md）Claude Code プラグインとしてインストールされている場合、river-review エージェントがこのスキルを読み込んで実行する。
エージェントは薄いラッパーであり、すべての手順・ルーティング・検証ロジックはこのスキルが SSoT となる。
利用可能なツール: Read, Grep, Glob, Bash
スキルのパス解決:
# Claude Code plugin 環境
${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/skills/agent-skills/river-review/SKILL.md
# リポジトリ内で直接実行する場合（フォールバック）
./skills/agent-skills/river-review/SKILL.md
Codex では skills/agent-skills/ 配下のスキルとして直接利用できる。
このスキルを読み込み、手順に従ってレビューを実行する。
river CLI が PATH 上にある場合、構造化 finding のブートストラップに使える:
river run . --reviewers auto --output json
JSON には findings / autoSelectedRoles / score が含まれる。
CLI は必須でない。absent または失敗した場合はスキル駆動のレビューで継続すること。