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review-code

星标7

分支0

更新时间2026年5月8日 06:14

PRベースの多角的コードレビューを実行する。 4つの独立subagentが並列にレビューし、指摘箇所のコード実在確認・ WebSearchによる公式ドキュメント裏取りでハルシネーションを防止する。各指摘に前提知識・公式リファレンスURLを付与し教育的なレビューを提供する。言語・フレームワークを自動検出し、プロジェクト設定+公式ガイドラインに基づくレビューを実施。以下の場合に使用: (1) PRのコードレビューを依頼されたとき (2) git diffに対するコードレビュー (3) マージ前の品質チェック (4) コードの改善提案が欲しいとき

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在 Manus 中运行

来源

sorafujitani

sorafujitani/skills

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在 Manus 中运行

Code Review: 多角的PRレビュー

核心原則

教育的レビュー: 指摘ごとに「なぜ問題か」の理由と、理解に必要な前提知識・公式ドキュメントURLを提示する
証拠ベース: すべての指摘は file:line で特定し、Read でコード実在を確認済みであること
ハルシネーション防止: API仕様・言語仕様に言及する場合は WebSearch で公式ドキュメントを裏取りする
コード変更禁止: レビューのみ。修正は行わない

入力処理

$ARGUMENTS の内容に応じて:

GitHub PR URL: Task(ctx:github) でPR情報を取得（diff, comments, files, body）
ブランチ名: git diff main...{branch} で差分取得
引数なし: 現在のブランチの git diff main...HEAD を使用

Phase 1: Context Collection（コンテキスト収集）

目的: レビュー対象の差分取得 + プロジェクトの言語・フレームワーク・lint設定を把握

Step 1: 差分取得

PR URL → Task(ctx:github) で構造化情報取得
ブランチ → git diff で差分取得
変更ファイル一覧と変更行数を把握

Step 2: 言語・フレームワーク自動検出

lang-detection.md に従い、設定ファイルを Glob → Read で検出
検出結果: 言語、フレームワーク、linter設定

Step 3: 公式レビューガイドラインの取得

lang-detection.md の「動的参照戦略」に記載された site: 付き検索クエリを使用する
必ず公式サイトに限定した検索を行う（例: site:typescriptlang.org, site:go.dev）
検索クエリには現在の年（$CURRENT_YEAR）を含めて最新ドキュメントを優先する
WebFetch で公式ドキュメントページの詳細を取得し、Phase 2 の Agent D に渡す
ブログ記事やサードパーティの解説ではなく、言語・フレームワーク公式ドキュメントのみを信頼する

Phase 1 出力: 差分サマリー、検出言語/FW、lint設定、取得した公式ガイドライン

Phase 2: Multi-perspective Review（多角的レビュー）

目的: 4つの独立subagentが異なる観点から並列にレビューする

Task(Explore) を最大4並列で起動。各agentは他のagentの結果を知らない。

各agentに渡す情報:

差分（git diff 出力）
変更ファイルの全体コンテキスト（Read で変更関数の前後を含む）
Phase 1 で検出した言語・FW情報

Agent A: Correctness — ロジックの正確性、エラーハンドリング、要件一致 Agent B: Security & Performance — セキュリティ脆弱性、パフォーマンス問題 Agent C: Design & Maintainability — 設計品質、可読性、テスト網羅性 Agent D: Language-specific — 言語固有の観点（公式ガイドライン + プロジェクトlint設定ベース）

各agentの出力スキーマ: review-dimensions.md を参照

Phase 3: Synthesis & Verification（統合・検証）

目的: 指摘の品質保証と教育的レポートの生成

Step 1: 統合と重複排除

4 agentの指摘を統合
同一箇所への重複指摘をマージ（重大度は高い方を採用）

Step 2: ハルシネーション防止チェック

全指摘の file:line を Read で再確認
API仕様や言語仕様への言及を WebSearch で裏取り（site: 付きで公式ドキュメントに限定）

Step 3: 教育的リファレンスの付与 各指摘に対して:

前提知識: この指摘を理解するために必要な概念を簡潔に説明
公式リファレンス: WebSearch で該当する公式ドキュメントのURLを取得し付与
学習ポイント: この指摘から学べること、同様の問題を今後防ぐ方法

Step 4: 重大度スコアリング

severity-scoring.md に従い分類
マージ判定（LGTM / 要修正 / 要検討）

出力フォーマット

## PR レビューサマリー

**対象**: {PR タイトル / ブランチ名}
**言語**: {検出された言語・フレームワーク}
**変更規模**: {ファイル数}ファイル, +{追加行} -{削除行}

## 強み
- {具体的に良い点} — `file:line`

## 課題

### 🚨 Critical（修正必須）

#### {問題タイトル}
- **箇所**: `file:line`
- **コード**: `引用`
- **問題**: {なぜ問題か}
- **改善案**: {具体的な修正方法}
- **前提知識**: {理解に必要な概念の簡潔な説明}
- **リファレンス**: [{ドキュメント名}]({URL}) — {該当セクション}

### ⚠️ Important（修正推奨）
{同一形式}

### 💡 Minor（提案）
{同一形式}

## 学習リソース
- [{概念名}]({公式ドキュメントURL}) — {この PR で特に関連する箇所}

## 評価
{マージ可否と理由（1-2文）}

エラーハンドリング

状況	対応
PR URLが無効	再入力を求める、またはブランチ名にフォールバック
差分が巨大（1000行超）	変更ファイルを重要度で優先順位付けし、上位を集中レビュー
言語検出失敗	Agent D をスキップし、Agent A-C の3並列で実行
WebSearch で公式ドキュメントが見つからない	リファレンスなしで指摘を出力（「公式ドキュメント未確認」と明記）

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sora-mode

sorafujitani/skills

sora's agent style, ported from pstack's poteto-mode — principle-grounded todolists, playbook-driven execution, deliberate subagents, verified work, clean prose. Use for any nontrivial or multi-step engineering task (feature, bug fix, refactor, perf, investigation, autonomous run), for /sora-mode, or requests to work in this style.

2026-07-067

ts-lint-searcher

sorafujitani/skills

ESLint (typescript-eslint 含む) / oxlint / Biome lint の 3 つの TypeScript linter のルールを横断検索する。挙動ベース「await し忘れを検出したい」やルール名ベース「`no-floating-promises` の Biome 版は？」の問いに対し、3-way 比較表 + 公式ドキュメント URL を返す。トリガー — (1) 検出したい挙動からルールを特定、(2) ルール名から他 linter 同等品を照合、(3) カテゴリ単位で 3 linter を並列確認、(4) `/ts-lint-searcher` の明示呼び出し。SKIP — lint 設定ファイル (eslint.config / biome.json) の生成、lint 実行、コードレビュー、TypeScript 言語仕様の一般質問。

2026-05-257

skill-zip

sorafujitani/skills

ローカルの Claude Code skill ディレクトリを ZIP に固めて、Claude Desktop アプリ (consumer 版、Settings から Customize から Skills) のアップロード用ファイルとして書き出す。Claude Code CLI と異なり Claude Desktop は ~/.claude/skills/ を読まず ZIP アップロード方式のため、その橋渡しを提供する。プロンプトに skill 名を含めて呼ぶ (例 — 「graph-think-map を zip 化して」「Claude Desktop 用に doc-prerequisite-knowledge を package して」「skill を Desktop アプリに upload できる形にして」)。出力 default は ~/Downloads/{name}.zip。

2026-05-087

graph-think-map

sorafujitani/skills

散文または半整理状態の思考をグラフ構造で整理し、論理的整合性・具体抽象のバランス・事実と仮説の分離を検証して、Mermaid 図と分析レポートとしてユーザーに返す。ユーザーが「考えを整理して」「この主張を構造化して」「論点をマップして」「思考を可視化して」「事実と仮説を分けて」「argument mapping」「concept map」「organize my thinking into a graph」のような整理・検証リクエストをした際に使用する。

2026-05-087

exploratory-test

sorafujitani/skills

探索的テストの自動実施。プロジェクトのインターフェース（CLI/API/Web API/GUI）を自動判定し、テスト計画作成・テスト実装・実行・レポート生成までを包括的に実施する。

2026-05-087

guided-code

sorafujitani/skills

ガイド付きコーディングモード。ユーザーが自分の手でコードを書きながら学べるようにサポートする。 AIはコードを直接書かず、何を・どこに書くべきかをガイドする。フェーズ制の進捗管理で、完了まで導く。

2026-05-087

name	review-code
description	PRベースの多角的コードレビューを実行する。 4つの独立subagentが並列にレビューし、指摘箇所のコード実在確認・ WebSearchによる公式ドキュメント裏取りでハルシネーションを防止する。各指摘に前提知識・公式リファレンスURLを付与し教育的なレビューを提供する。言語・フレームワークを自動検出し、プロジェクト設定+公式ガイドラインに基づくレビューを実施。以下の場合に使用: (1) PRのコードレビューを依頼されたとき (2) git diffに対するコードレビュー (3) マージ前の品質チェック (4) コードの改善提案が欲しいとき
disable-model-invocation	true
argument-hint	[PR-url, branch-name, or empty for current branch]

Code Review: 多角的PRレビュー

核心原則

教育的レビュー: 指摘ごとに「なぜ問題か」の理由と、理解に必要な前提知識・公式ドキュメントURLを提示する
証拠ベース: すべての指摘は file:line で特定し、Read でコード実在を確認済みであること
ハルシネーション防止: API仕様・言語仕様に言及する場合は WebSearch で公式ドキュメントを裏取りする
コード変更禁止: レビューのみ。修正は行わない

入力処理

$ARGUMENTS の内容に応じて:

GitHub PR URL: Task(ctx:github) でPR情報を取得（diff, comments, files, body）
ブランチ名: git diff main...{branch} で差分取得
引数なし: 現在のブランチの git diff main...HEAD を使用

Phase 1: Context Collection（コンテキスト収集）

目的: レビュー対象の差分取得 + プロジェクトの言語・フレームワーク・lint設定を把握

Step 1: 差分取得

PR URL → Task(ctx:github) で構造化情報取得
ブランチ → git diff で差分取得
変更ファイル一覧と変更行数を把握

Step 2: 言語・フレームワーク自動検出

lang-detection.md に従い、設定ファイルを Glob → Read で検出
検出結果: 言語、フレームワーク、linter設定

Step 3: 公式レビューガイドラインの取得

lang-detection.md の「動的参照戦略」に記載された site: 付き検索クエリを使用する
必ず公式サイトに限定した検索を行う（例: site:typescriptlang.org, site:go.dev）
検索クエリには現在の年（$CURRENT_YEAR）を含めて最新ドキュメントを優先する
WebFetch で公式ドキュメントページの詳細を取得し、Phase 2 の Agent D に渡す
ブログ記事やサードパーティの解説ではなく、言語・フレームワーク公式ドキュメントのみを信頼する

Phase 1 出力: 差分サマリー、検出言語/FW、lint設定、取得した公式ガイドライン

Phase 2: Multi-perspective Review（多角的レビュー）

目的: 4つの独立subagentが異なる観点から並列にレビューする

Task(Explore) を最大4並列で起動。各agentは他のagentの結果を知らない。

各agentに渡す情報:

差分（git diff 出力）
変更ファイルの全体コンテキスト（Read で変更関数の前後を含む）
Phase 1 で検出した言語・FW情報

各agentの出力スキーマ: review-dimensions.md を参照

Phase 3: Synthesis & Verification（統合・検証）

目的: 指摘の品質保証と教育的レポートの生成

Step 1: 統合と重複排除

4 agentの指摘を統合
同一箇所への重複指摘をマージ（重大度は高い方を採用）

Step 2: ハルシネーション防止チェック

全指摘の file:line を Read で再確認
API仕様や言語仕様への言及を WebSearch で裏取り（site: 付きで公式ドキュメントに限定）

Step 3: 教育的リファレンスの付与 各指摘に対して:

前提知識: この指摘を理解するために必要な概念を簡潔に説明
公式リファレンス: WebSearch で該当する公式ドキュメントのURLを取得し付与
学習ポイント: この指摘から学べること、同様の問題を今後防ぐ方法

Step 4: 重大度スコアリング

severity-scoring.md に従い分類
マージ判定（LGTM / 要修正 / 要検討）

出力フォーマット

## PR レビューサマリー

**対象**: {PR タイトル / ブランチ名}
**言語**: {検出された言語・フレームワーク}
**変更規模**: {ファイル数}ファイル, +{追加行} -{削除行}

## 強み
- {具体的に良い点} — `file:line`

## 課題

### 🚨 Critical（修正必須）

#### {問題タイトル}
- **箇所**: `file:line`
- **コード**: `引用`
- **問題**: {なぜ問題か}
- **改善案**: {具体的な修正方法}
- **前提知識**: {理解に必要な概念の簡潔な説明}
- **リファレンス**: [{ドキュメント名}]({URL}) — {該当セクション}

### ⚠️ Important（修正推奨）
{同一形式}

### 💡 Minor（提案）
{同一形式}

## 学習リソース
- [{概念名}]({公式ドキュメントURL}) — {この PR で特に関連する箇所}

## 評価
{マージ可否と理由（1-2文）}

エラーハンドリング

状況	対応
PR URLが無効	再入力を求める、またはブランチ名にフォールバック
差分が巨大（1000行超）	変更ファイルを重要度で優先順位付けし、上位を集中レビュー
言語検出失敗	Agent D をスキップし、Agent A-C の3並列で実行
WebSearch で公式ドキュメントが見つからない	リファレンスなしで指摘を出力（「公式ドキュメント未確認」と明記）