# Code Review

> コードレビュースキル。「レビューして」「PRチェックして」「コードの問題点を見つけて」「バグを探して」と言われたら必ず使う。5つの独立視点で並列レビューし、信頼度80点以上のイシューだけを報告する。Claude 公式 code-review プラグインを Ryota 環境に最適化。

- Skill: `tanakaryotadayo-wq/code-review` (Agent Skill)
- Install (CLI): `npx skillmds@latest add tanakaryotadayo-wq/code-review`
- Raw SKILL.md: https://api.skillmd.com/api/skills/tanakaryotadayo-wq/code-review/raw
- Safety review: pending
- Works with: Claude Code, Claude.ai, OpenAI Codex
- Category: Coding & Dev Tools
- Author: tanakaryotadayo-wq (https://skillmd.com/u/tanakaryotadayo-wq)
- Updated: 2026-09-22
- Page: https://skillmd.com/skills/tanakaryotadayo-wq/code-review

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# Code Review — 5視点並列レビュー

> Claude 公式 `code-review` プラグインを吸収。
> 5つの独立視点で並列レビューし、信頼度スコアでフィルタリング。

## レビュープロセス

### Step 1: 対象確認

レビュー対象を特定する:

- PR (git diff / GitHub PR)
- 直近の変更 (git diff HEAD~1)
- 指定ファイル

下記に該当する場合はスキップ:

- ドラフト PR
- 自動生成（bot）PR
- 明らかにシンプルな変更

### Step 2: コンテキスト収集

- CLAUDE.md / AGENTS.md / コーディング規約の確認
- 変更ファイルの一覧取得
- PR の概要サマリ作成

### Step 3: 5視点レビュー

**並列で5つの視点から独立レビュー**:

| # | 視点 | 焦点 |
|---|------|------|
| 1 | **規約準拠** | CLAUDE.md / プロジェクト規約への適合 |
| 2 | **バグ検出** | 変更部分のみの浅いバグスキャン（大きなバグに集中） |
| 3 | **Git 履歴** | `git blame` と歴史的文脈から見たバグ |
| 4 | **過去 PR** | 同じファイルの過去 PR コメントとの照合 |
| 5 | **コメント準拠** | コード内コメント（TODO, 注意書き）との整合性 |

### Step 4: 信頼度スコアリング (0-100)

各イシューに信頼度スコアを付与:

| スコア | 意味 |
|--------|------|
| **0** | 誤検知。精査に耐えない、既存の問題 |
| **25** | やや確信。実際の問題かもしれないが未検証 |
| **50** | まあまあ確信。実問題だがニトピックの可能性 |
| **75** | 高確信。ダブルチェック済み、実運用に影響する |
| **100** | 完全確信。確実に実問題、頻繁に発生する |

### Step 5: フィルタリング

**80点以上のイシューのみ報告**。それ以下は除外。

### Step 6: 報告

```markdown
### Code Review

Found N issues:

1. [バグの説明] (根拠: CLAUDE.md / git history / etc.)
   [ファイルリンク + 行番号]

2. [バグの説明]
   [ファイルリンク + 行番号]
```

0件の場合: 「No issues found. Checked for bugs and coding standards compliance.」

## 誤検知パターン（除外対象）

以下は報告しない:

- 既存の問題（変更前から存在）
- Linter / 型チェッカーが検出する問題
- 一般的なコード品質（テストカバレッジ不足等）— 規約で明示されない限り
- 意図的な機能変更
- 変更していない行の問題
- ペダンティックなニトピック

## CBF 品質ゲート統合

レビュー結果を CBF 5軸でスコアリング可能:

- `cbf_score` でレビュー品質を数値化
- `cbf_evaluate_gate` で PASS/REVIEW/REJECT 判定