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OpenAI Codex CLIを使用してドキュメントやコードのレビューを依頼するスキル。GPT-5.5モデルをxhigh推論モードで呼び出し、深い分析によるレビューを実行。レビュー結果を指定フォルダに出力し、その内容を確認・分析する機能を提供。コードレビュー、ドキュメントレビュー、設計書レビュー、テスト計画レビューなど、専門的なレビューが必要な場面で使用。
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基于 SOC 职业分类
| name | codex-reviewer |
| description | OpenAI Codex CLIを使用してドキュメントやコードのレビューを依頼するスキル。GPT-5.5モデルをxhigh推論モードで呼び出し、深い分析によるレビューを実行。レビュー結果を指定フォルダに出力し、その内容を確認・分析する機能を提供。コードレビュー、ドキュメントレビュー、設計書レビュー、テスト計画レビューなど、専門的なレビューが必要な場面で使用。 |
OpenAI Codex CLIを活用して、コードやドキュメントの専門的なレビューを実行するスキルです。全レビュータイプで GPT-5.5 モデルを xhigh推論モードで使用し、徹底的な分析を行います。
ユーザーからファイルパスが指示された場合、以下の対応表に基づいて --type を自動選択すること：
| 拡張子/パターン | --type | 使用モデル |
|---|---|---|
.py, .js, .ts, .tsx, .java, .go, .rs, .cpp, .c, .rb, .php | code | gpt-5.5 |
.md, .txt, .rst, .docx, .pdf, 仕様書, 要件定義 | document | gpt-5.5 |
design/, architecture/, 設計書, アーキテクチャ | design | gpt-5.5 |
tests/, test_*, *.test.*, *_test.*, *.spec.* | test | gpt-5.5 |
例:
src/main.pyをレビューして」→ --type codedocs/spec.mdをレビューして」→ --type documentdesign/architecture.mdをレビューして」→ --type designtests/test_api.pyをレビューして」→ --type test軽量レビュー（クイックレビュー）の指示:
--profile quick-review を追加Codex CLIのインストール
npm install -g @openai/codex
# または
brew install --cask codex
認証設定
codex login
推奨: プロファイル設定 (~/.codex/config.toml)
# デフォルトプロファイル
[profiles.deep-review]
model = "gpt-5.5"
model_reasoning_effort = "xhigh"
approval_policy = "never"
レビュー対象の確認
出力先フォルダの準備
./reviews/, ./code-reviews/, ./doc-reviews/重要:
run_codex_review.pyスクリプトは常に--full-autoモードで実行されます。 これにより、ユーザー承認なしでCodexがコマンドを自動実行します。 また、スクリプトは内部定義のプロファイルを使用するため、~/.codex/config.tomlのプロファイル設定は参照されません。
スクリプトを使用したレビュー（推奨）:
# コードレビュー
python3 scripts/run_codex_review.py \
--type code \
--target src/ \
--output ./reviews
# ドキュメントレビュー
python3 scripts/run_codex_review.py \
--type document \
--target docs/spec.md \
--output ./reviews
Codex CLIを直接使用する場合:
codex exec --profile deep-review \
-o <output-file> \
"<review-prompt>"
コードレビューの例（直接実行）:
codex exec --profile deep-review \
-C /path/to/project \
-o ./reviews/code_review_$(date +%Y%m%d_%H%M%S).md \
"以下のコードを詳細にレビューしてください。セキュリティ、パフォーマンス、保守性、ベストプラクティスの観点から問題点と改善提案を報告してください。対象ファイル: src/main.py"
ドキュメントレビューの例（直接実行）:
codex exec --profile deep-review \
-o ./reviews/doc_review_$(date +%Y%m%d_%H%M%S).md \
"以下のドキュメントをレビューしてください。完全性、正確性、明確性、一貫性の観点から評価し、改善点を提案してください。対象: docs/architecture.md"
結果ファイルの読み取り
結果の分析と要約
# 自動的にgpt-5.5 + xhighを使用
python3 scripts/run_codex_review.py \
--type code \
--target src/ \
--output ./reviews \
--focus "security,performance,maintainability"
レビュー観点:
# 自動的にgpt-5.5 + xhighを使用（深い推論）
python3 scripts/run_codex_review.py \
--type document \
--target docs/specification.md \
--output ./reviews \
--focus "completeness,accuracy,clarity"
レビュー観点:
# 自動的にgpt-5.5 + xhighを使用（深い推論）
python3 scripts/run_codex_review.py \
--type design \
--target docs/design/ \
--output ./reviews \
--focus "architecture,scalability,patterns"
レビュー観点:
python3 scripts/run_codex_review.py \
--type test \
--target tests/ \
--output ./reviews \
--focus "coverage,edge-cases,quality"
レビュー観点:
レビュー結果を確認・分析するには:
python3 scripts/analyze_review.py \
--input ./reviews/code_review_20251130_120000.md \
--format summary
分析オプション:
--format summary: 要約レポート生成--format issues: 問題点リスト抽出--format actions: アクションアイテム抽出--format all: 全形式で出力| 用途 | 推奨モデル | 推論レベル |
|---|---|---|
| コードレビュー | gpt-5.5 | xhigh |
| テストレビュー | gpt-5.5 | xhigh |
| ドキュメントレビュー | gpt-5.5 | xhigh |
| 設計レビュー | gpt-5.5 | xhigh |
run_codex_review.py は以下の内蔵プロファイルを使用します（~/.codex/config.toml は参照されません）:
| プロファイル | モデル | 推論レベル | 説明 |
|---|---|---|---|
deep-review | gpt-5.5 | xhigh | 標準レビュー（推奨） |
quick-review | gpt-5.5 | medium | 軽量レビュー（高速） |
使用例:
# コードレビュー（自動的にgpt-5.5 + xhighを使用）
python3 scripts/run_codex_review.py --type code --target src/ --output ./reviews
# ドキュメントレビュー（自動的にgpt-5.5 + xhighを使用）
python3 scripts/run_codex_review.py --type document --target docs/ --output ./reviews
# 軽量レビュー（高速）
python3 scripts/run_codex_review.py --type code --target src/ --output ./reviews --profile quick-review
# モデルと推論レベルを直接指定（オーバーライド）
python3 scripts/run_codex_review.py --type code --target src/ --output ./reviews --model gpt-5.5 --reasoning medium
Codex CLIを直接使用する場合は、以下のプロファイルを ~/.codex/config.toml に設定できます:
# ~/.codex/config.toml
# デフォルト設定
model = "gpt-5.5"
model_reasoning_effort = "xhigh"
approval_policy = "on-request"
# 標準レビュー用プロファイル（推奨）
[profiles.deep-review]
model = "gpt-5.5"
model_reasoning_effort = "xhigh"
approval_policy = "never"
# 軽量レビュー用（高速）
[profiles.quick-review]
model = "gpt-5.5"
model_reasoning_effort = "medium"
approval_policy = "never"
run_codex_review.py: Codex CLIを呼び出してレビューを実行するメインスクリプトanalyze_review.py: レビュー結果を分析・要約するスクリプトreview_prompts.md: レビュータイプ別のプロンプトテンプレートcodex_config_guide.md: Codex CLI設定ガイドreview_report_template.md: レビュー結果レポートのテンプレートFableクラスの思考プロセスを任意のモデルで再現する思考スキャフォールド。問いの再構築、 前提の検証、選択肢空間の展開、反証、確信度つきの収束という順序をフェーズとゲートで強制する。 設計判断・技術選定・調査・分析・提案など、結論を間違えるコストが高い非自明なタスクで使用。 「深く考えて」「幅広い視野で」「多角的に検討して」「Fableのように考えて」がトリガー。 Use when asked to think deeply, consider all angles, or for high-stakes decisions and analyses.
gogcli（gog コマンド）の専門家スキル。Google Workspace と関連サービス25以上（Gmail, Calendar, Chat, Drive, Sheets, Docs, Slides, Tasks, Keep, Contacts, People, Groups, Admin, Classroom, Forms, Meet, Maps, YouTube, Photos, Sites, Analytics, Search Console, Apps Script, Zoom）をターミナルから操作するGoベースCLIツールの使い方を支援。OAuth2/サービスアカウント認証、マルチアカウント管理、自動化・エージェント安全機能を提供。Use when working with Google Workspace services via CLI, managing Gmail/Calendar/Drive/Sheets, automating Google Workspace tasks, or setting up gogcli authentication.
Periodic inbox scan that categorizes new emails by project/client, identifies action-required items, and generates prioritized summary with FYI/requires-response/requires-action/blocked-waiting classifications. Use for inbox overview, project-based email grouping, or action item extraction.
Analyze email threads to extract current status, pending actions, timeline of events, and identify stale/outdated information. Use when asked to summarize email conversations, find outstanding action items in email chains, or detect when a thread summary is out of date.
競合分析・市場調査の専門スキル。競合企業のプロファイリング、Win/Loss分析、営業用バトルカード作成、市場ポジショニング分析、価格比較、技術比較マトリクス作成を支援。「競合分析」「バトルカード作成」「Win/Loss分析」「競合比較」「価格比較」「技術比較」などのリクエスト時に使用。
Convert Markdown documents to PDF. Two modes available — (1) Playwright-based conversion with Mermaid diagram support for technical documentation, and (2) fpdf2-based professional PDF generation with cover pages, themed styling, and business-quality table formatting for estimates, proposals, and reports. Use this skill when converting Markdown to PDF, generating business documents from Markdown, or converting Mermaid diagrams to images. Triggers on short phrases like "PDFに変換して", "markdownをpdfにして", "PDFにして", "PDF化して", "PDF出力して", "convert to PDF", "make a PDF", or any request involving converting content to PDF format.