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River review

Skill s977043/river-review/skills/agent-skills/river-review

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。From its SKILL.md

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npx -y skills add s977043/river-review --skill river-review

Assembled from the repository path, not quoted from the project. Check it against their README if it does not work.

One thing to look at

  • 2 stars2 stars. Stars are a popularity signal and not a quality one, but at this level it is likely that nobody has read this closely except its author, and you would be relying on your own review.

What its file declares

Copied from the file, not written here

The file declares its own license as MIT. That is the author’s claim about this one file, and it is not the same thing as the license GitHub reports for the repository, which is listed with the other numbers below.

SKILL.md

9.8 KB, as published. Nobody here has run it

River Review

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。

When to Use / いつ使うか

  • コードレビューを依頼したいとき
  • PR の品質を確認したいとき
  • 設計やアーキテクチャのフィードバックが欲しいとき
  • レビュー結果に対するフィードバックを skill 改善へつなぎたいとき

Responsibilities / 責務

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。

  1. Classify input intent: ユーザー意図 / phase / artifact / risk から target カテゴリを決める。
  2. Select specialist skills: routing 表と優先度ルールで専門 skill を選ぶ。複数該当なら併用する。
  3. Create review execution plan: input 優先度に従って artifact を集め、実行プランを作る。
  4. Verify findings: 専門 skill の生成 finding に対して VERIFICATION.md の self-check を適用する。
  5. Classify feedback: 返ってきたフィードバックを FEEDBACK.md の taxonomy で分類する。
  6. Hand off learnings: 分類結果を fixture / reference / suppression / routing 更新へ降ろす（IMPROVEMENT_LOOP.md）。

Input priority / 入力優先度

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。

  1. user intent — 「セキュリティ観点で」「パフォーマンスのみ」など明示的な依頼
  2. phase — upstream / midstream / downstream の指定
  3. artifacts
    • plan / diff / test-cases / junit / coverage / review-self / review-external
  4. changed files — 対象差分のファイル一覧
  5. .river/rules.md — リポジトリ固有のレビュー規則
  6. .river/risk-map.yaml — リスクマップ
  7. available contexts / dependencies — repo-wide context、依存 skill の宣言

.river/ 系が見つからない場合は .claude/rules/ を fallback として使う。

Routing / ルーティング

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, ADRriver-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, i18nriver-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。

Execution Flow / 実行フロー

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

Output Contract / 出力コントラクト

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）
Evidencefile: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
Confidencehigh / medium / low / unknown
Severitycritical / 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>

How to Invoke / 呼び出し方

Claude Code エージェントとして（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 スキルとして

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。

CLI アクセラレータ（任意）

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。

References

  • ROUTING.md — 詳細なルーティングルールと優先度
  • VERIFICATION.md — finding 出力前の self-check 条件
  • FEEDBACK.md — 人間/エージェントフィードバックの 7 分類と repository action
  • FEEDBACK_TO_FIXTURE.md — フィードバックを fixture / suppression / reference / routing 更新へ変換する運用フロー（eval コマンド付き）
  • IMPROVEMENT_LOOP.md — 9 ステップ改善ループ

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