Cross model review

Skill gassn/my-workflows/skills/cross-model-review

Claude Code 環境を個人用に最適化するための skills / agents / hooks プロジェクト。spec-kit / superpowers / claude-scrum-team 等を参考にした独自ワークフロー。

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npx -y skills add gassn/my-workflows --skill cross-model-review

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What its author says it does

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Claude 以外の独立モデル (Codex / GPT 等) に Code Review を依頼する skill。本ワークフロー (docs/workflow.md) の Code Review ステージの一部として、 code-reviewer / security-reviewer と並列に実行されます。 spec-leader skill が Code Review ステージで自動起動します。加えて「cross-model-review 起動」「Codex にレビューさせて」「他モデルレビューして」等の明示フレーズでも起動します。同一モデルによるレビューでは見落とされがちなバイアス / 思考パターンの偏りを検出することが目的です。claude-scrum-team の cross-model-review 思想を踏襲します。

SKILL.md

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Cross-Model Review Skill

Claude とは独立したモデル (Codex / GPT / その他) に Code Review を依頼する skill です。本プロジェクトのワークフロー (docs/workflow.md) における Code Review ステージの一部として、code-reviewer / security-reviewer と並列に実行されます。

1. 役割と位置づけ

... → Code Review ステージ
          ├─ code-reviewer (Claude)
          ├─ security-reviewer (Claude)
          └─ [cross-model-review (本 skill、別モデル経由)]

同一モデル内レビューで陥りがちな思考パターンの偏り / 盲点 / 同じ誤りを見逃す傾向 を、独立モデルの視点で検出することが本 skill の目的です。

2. 起動トリガー

2.1 自動起動

spec-leader が Code Review ステージに入った際、code-reviewer / security-reviewer と同時に本 skill を起動します。

2.2 明示フレーズ

「cross-model-review 起動」「Codex にレビューさせて」「他モデルレビューして」
「独立モデルで見直して」

3. 対象モデルの選定

Phase 3 時点で対象とする外部モデル候補:

OpenAI Codex / GPT-5 (CLI or API 経由)
Gemini (Google AI Studio 経由)
Cursor / Aider 等の別エージェント環境

呼び出し方法はプロジェクトの設定 (環境変数 / CLI 利用可能性) に依存します。Phase 3 では「呼び出し方法のドラフト」を SKILL.md に記述し、具体的な実装は利用環境に合わせて随時詳細化します。

4. レビュー依頼のフォーマット

4.1 渡す情報

Spec ファイル (specs/<spec-name>.md)
Plan ファイル (plans/<spec-name>.md)
差分 (git diff main...spec/<spec-name>)
既存の code-reviewer / security-reviewer のレビュー結果 (コンセンサス形成目的)

4.2 レビュー観点の指示

【タスク】
以下の実装を独立した視点で Code Review してください。

【観点】
1. 設計・可読性 (他 reviewer の観点と重複して構いません、独立判断を重視)
2. 見落とし可能性 (バグ / エッジケース / セキュリティホール / パフォーマンス)
3. 他 reviewer の指摘への反証 or 補強

【出力形式】
- verdict (pass / needs-fix / reject)
- Critical / Major / Minor の分類
- 他 reviewer との相違点 (あれば特に強調)

4.3 出力の保存

worktrees/<spec-name>/reviews/cross-model.md に保存。他 reviewer の結果と同じ形式。

5. 独立性の担保

5.1 バイアス防止

code-reviewer / security-reviewer の結果を レビュー後 に参照させる (独自判断を先に取る)
「同意」だけで終わる結果にならないよう、相違点を必ず問う

5.2 モデル固有の強み活用

Codex 系: コード生成能力 (修正提案の質)
GPT-5: 抽象推論 / 長文理解
Gemini: コンテキスト長 / multi-modal

依頼時にモデル固有の強みを意識した観点を追加することを推奨。

6. 他 reviewer との統合 (receiving-code-review へ引き継ぎ)

本 skill の結果 (cross-model.md) は receiving-code-review skill に集約されます。他 reviewer との verdict 統合ルール:

状況	統合判定
全 reviewer (code / security / cross-model) pass	pass
cross-model のみ needs-fix、他 pass	needs-fix (cross-model の独立視点を尊重)
cross-model のみ reject、他 pass	reject に引き上げず、ユーザー判断 (Claude 内で見えていない問題の可能性大)

7. Phase 3 時点の実装制約

Phase 3 では外部モデルの呼び出し基盤が未整備です。以下で運用します。

Phase 3 初期: ユーザーに手動で Codex 等に依頼する指示を提示 (skill は依頼文テンプレートを生成するに留める)
Phase 3 後期: MCP / Agent SDK 経由で外部モデル呼び出しを自動化 (設定次第)
Phase 4 以降: hook 連動で自動呼び出し

本 skill のインタフェース (入力: 差分等、出力: cross-model.md) は Phase 3 時点で固定、内部実装は段階的に進化。

8. 失敗時の対応

外部モデルにアクセスできない → 手動依頼テンプレートを提示、cross-model.md は placeholder を生成
結果が著しく異質 (他 reviewer と真逆) → 両方をユーザーに提示して判断
レビュー結果が返ってこない (タイムアウト) → spec-leader に failed を返して全停止

9. アンチパターン

❌ Claude 内部の別エージェントを使って「独立レビュー」と称する (独立性が担保できない)
❌ 他 reviewer の結果を先に見せてバイアスを与える
❌ cross-model の reject を他 reviewer が pass なら無視する
❌ 呼び出し先モデルを明示せず曖昧にレビューする (再現性喪失)
❌ cross-model.md の生成を省略して「cross-model review 済」と報告する