blast-radius

影響範囲分析

コードナレッジグラフを使用して、現在のコード変更の影響を分析します。

使用しない場合

• 変更されたコードの欠陥を確認する場合（pensive:bug-review を使用）
• コードグラフが存在しない、または古い場合（gauntlet:graph-build を使用）

前提条件

このスキルでは、グラフデータに gauntlet プラグインが必要です。利用可能かどうかを確認してください。

GRAPH_QUERY=$(find ~/.claude/plugins -name "graph_query.py" -path "*/gauntlet/*" 2>/dev/null | head -1)

gauntlet がインストールされていない場合（GRAPH_QUERY が空の場合）： git diff と grep を使用してインポートと呼び出し箇所を追跡し、手動で影響を分析します。グラフを使う手順は省略し、手動モードでステップ 3 に進みます。

gauntlet はインストールされているが、graph.db が存在しない場合： ユーザーに「まず /gauntlet-graph build を実行してください」と伝えます。

手順

1. 現在の変更を表示する：git diff --stat を実行し、変更されたファイルをユーザーに示します。

2. 影響分析を実行する（gauntlet が必要です）：

   python3 "$GRAPH_QUERY" \
       --action impact --base-ref HEAD --depth 2
   

   フォールバック第 1 段階（sem は利用可能、gauntlet はなし）： ファイル間の依存関係を追跡するには、sem を使用します。

   if command -v sem &>/dev/null; then
     sem impact --json <changed-file>
   fi
   

   これにより、ファイル名の照合ではなく、実際の関数レベルの依存関係を追跡します。検出パターンについては、leyline:sem-integration を参照してください。

   フォールバック第 2 段階（sem も gauntlet もなし）：変更された関数の呼び出し元を rg（または grep）で追跡します。

   # Prefer rg for speed; fall back to grep
   if command -v rg &>/dev/null; then
     git diff --name-only HEAD | while read f; do
       stem="${f%.*}"; stem="${stem##*/}"
       [ -z "$stem" ] && continue  # skip dotfiles (.gitignore etc.)
       rg -l "$stem" . 2>/dev/null
     done | sort -u
   else
     git diff --name-only HEAD | while read f; do
       stem="${f%.*}"; stem="${stem##*/}"
       [ -z "$stem" ] && continue  # skip dotfiles (.gitignore etc.)
       grep -rl "$stem" . 2>/dev/null
     done | sort -u
   fi
   

   注：これはすべてのファイル形式を検索します。Python のみを使用するプロジェクトでは、誤検出を減らすため、rg に --type py を追加するか、grep に --include="*.py" を追加してください。

3. 結果を優先度順に表示する：

   出力を次の表形式にします。

   Risk  | Node                    | File          | Anchor                          | Reason
   0.85  | auth.py::verify_token   | auth.py:45    | `def verify_token(token):`      | untested, security
   0.62  | db.py::execute_query    | db.py:112     | `cursor.execute(query, params)` | high fan-in
   0.41  | api.py::handle_request  | api.py:78     | `def handle_request(req):`      | flow participant
   

   Anchor 列には、引用した行にあるソーステキストがそのまま記載されます。 これにより、レビュー担当者はツールを再実行せずに指摘内容を確認できます。

4. テストされていない関数を強調表示する：テストカバレッジがない（TESTED_BY エッジがない）影響対象の関数を一覧表示します。

5. 全体的なリスクを表示する：最大リスクスコアに基づいて、全体的なリスクレベル（low/medium/high）を表示します。

6. 対応策を提案する：

   • 高リスクノードの場合：「マージ前にテストの追加を検討してください」
   • セキュリティ上重要なノードの場合：「認証および認可のロジックを慎重に確認してください」
   • ファンインが多いノードの場合：「この変更は多くの呼び出し元に影響します。後方互換性を確認してください」

指摘内容の根拠を確認する（blast-radius:findings-verified）

指摘内容を .review/findings.json に書き込み、引用検証ツール（Skill(imbue:review-core) のステップ 5）を実行します。検証ツールが却下したものは削除するか、UNVERIFIED とラベル付けしてください。

完了条件

• 結果の表に、影響を受けるすべてのノードと File（file:line）、およびソーステキストそのままの Anchor 列が記載されている。
• 最大リスクスコアに基づく全体的なリスクレベル（low/medium/high）が表示されている。
• 報告されたすべての指摘に、citation_verifier.py（終了コード 0）で確認済みの Location とソーステキストそのままの Anchor が付いているか、未検証の指摘が削除または UNVERIFIED とラベル付けされている。

リスクスコアリングモデル

5 つの加重要因（合計の上限は 1.0）：

要因	重み	意味
テスト不足	0.30	テストカバレッジがない
セキュリティ	0.20	認証／暗号／SQL のキーワード
フローへの関与	0.25	実行フローの一部である
モジュール間依存	0.15	他のモジュールから呼び出されている
呼び出し元の数	0.10	ファンインの多い関数