code review エージェントスキル

code-review は、コミットやデプロイ前のコード変更に対して必ず実施するレビュー用ワークフローです。チームが構造化された /code-review ステップを運用し、エンジンを選び、汎用的な合格判定ではなく実用的なフィードバックを得るのに役立ちます。マージ前チェック、リリース候補、高リスクなリファクタリングに最適です。

code-review は、変更されたコード、PR、ステージ済みコミット、diff 範囲をレビューするための CodeRabbit の AI 搭載スキルです。バグ、セキュリティ上の問題、品質リスクを見つけ出し、結果を重大度ごとに整理するため、エージェントが素早く対応できます。汎用的な批評ではなく、構造化されたコードレビューに使うのが適しています。

code-review-excellence は、Pull Request、メンタリング、チームのレビュー基準づくりにおいて、優先度づけが明確で、トーンが建設的かつ、すぐ行動に移せるフィードバックを伴う、より質の高いコードレビューをエージェントが行えるよう支援します。

code-review-and-quality は、マージ前レビューのための構造化されたスキルで、正確性、読みやすさ、アーキテクチャ、セキュリティ、パフォーマンスを確認します。親リポジトリからインストールし、skills/code-review-and-quality/SKILL.md を読み、diff、タスクの背景、テスト結果とあわせて使うことで、より確かなレビュー判断ができます。

flutter-dart-code-review は、Flutter と Dart のコードレビュー向けチェックリストです。アーキテクチャ、Widget 品質、状態管理、パフォーマンス、アクセシビリティ、セキュリティ、クリーンコードまで、ライブラリ非依存で幅広くカバーします。BLoC、Riverpod、Provider、GetX、MobX、Signals、独自パターンのいずれでも、Code Review 用の構造化された flutter-dart-code-review ガイドとして使えます。

receiving-code-reviewは、コードを編集する前にPRフィードバックの妥当性を確認するためのスキルです。レビューコメントを自分の言葉で言い換え、コードベースと照らして検証し、不明確な点は確認し、提案が適していない場合は根拠を持って差し戻すのに役立ちます。

requesting-code-review は、整理された git diff、要件、変更サマリーを添えて `superpowers:code-reviewer` サブエージェントにレビューを引き継ぐ軽量ワークフローです。適切なタイミングでコードレビューを実施し、マージ前に重大度付きの実行しやすいフィードバックを得たい場面に向いています。

plan-eng-review は、実装開始前にアーキテクチャ、データフロー、エッジケース、テスト範囲、パフォーマンス、リリースリスクを固めるための、対話型のエンジニアリング計画レビュー用スキルです。設計書や実装計画があり、一般的なレビュー用プロンプトよりも踏み込んだフィードバックが欲しいときに使えます。

プルリク前のPRレビューに使うreviewスキルです。ベースブランチとの差分を確認し、SQLの安全性、信頼境界の問題、シェルインジェクション、enumの網羅性、その他の構造的リスクをチェックできます。一般的なプロンプトよりも迷いを減らし、実際の不具合を素早く見つけたいレビューガイドに最適です。

github-pr-review は、GitHub の PR レビューに特化したスキルです。インラインコメント、PR 全体のレビュー本文、返信を収集し、重要度ごとに整理して、まずブロッカーから確実に解消できるようにします。PR コメントの整理、レビュー担当者への返答、対象を絞ったコミットとスレッド返信によるブランチ更新に使えます。認証済み GitHub CLI ワークフローで使う github-pr-review ガイドに適しています。

autofix は、CodeRabbit の PR レビューコメントを、現在の GitHub ブランチ上で検証済みのコード変更へ安全に変換するのを支援します。明示的な承認を前提にした、ブランチ対応の CodeRabbit 用 Code Review ワークフローが必要なときに使ってください。単なるプロンプト追従型の修正ツールではありません。リポジトリの状態を確認し、信頼できる指示を読み取り、検証済みの修正だけを適用します。

gemini-review は、Gemini を活用した大規模リポジトリや PR 向けのコードレビュー用スキルです。Gemini 2.5 Pro と 1M トークンのコンテキストを使い、分割を抑えつつ、ファイルをまたいだ推論を強化し、CI/CD でも使いやすいフィードバックを提供します。