dual-axis-skill-reviewer

デュアル軸スキルレビュアー

デュアル軸レビュー用スクリプトを実行し、レポートを reports/ に保存します。

このスクリプトは以下に対応しています。

• スキルのランダム選択または固定選択
• テスト実行のオプションを備えた自動軸スコアリング
• LLM プロンプトの生成
• 加重最終スコアを用いた LLM JSON レビューのマージ
• --project-root を使用したプロジェクト横断レビュー
• skills-index.yaml の本番環境向け検証宣言の、スコアに含めない表示

使用する場面

• skills/*/SKILL.md 内のスキルを、再現可能な方法でスコアリングする必要がある場合。
• 最終スコアが 90 未満の場合に、改善項目が必要な場合。
• 決定論的なチェックと、定性的な LLM によるコード／コンテンツレビューの両方が必要な場合。
• コマンドラインから、別のプロジェクトのスキルをレビューする必要がある場合。

前提条件

• Python 3.9+
• uv（推奨 — インラインメタデータを通じて pyyaml の依存関係を自動解決します）
• テストを実行する場合：対象プロジェクトで uv sync --extra dev または同等のコマンドを実行
• LLM 軸をマージする場合：LLM レビュースキーマに準拠した JSON ファイル（「リソース」を参照）

ワークフロー

状況に応じて、正しいスクリプトパスを指定します。

• 同じプロジェクト：skills/dual-axis-skill-reviewer/scripts/run_dual_axis_review.py
• グローバルインストール：~/.claude/skills/dual-axis-skill-reviewer/scripts/run_dual_axis_review.py

以下の例では、REVIEWER をプレースホルダーとして使用します。一度設定してください。

# If reviewing from the same project:
REVIEWER=skills/dual-axis-skill-reviewer/scripts/run_dual_axis_review.py

# If reviewing another project (global install):
REVIEWER=~/.claude/skills/dual-axis-skill-reviewer/scripts/run_dual_axis_review.py

ステップ 1：自動軸を実行し、LLM プロンプトを生成する

uv run "$REVIEWER" \
  --project-root . \
  --emit-llm-prompt \
  --output-dir reports/

別のプロジェクトをレビューする場合は、--project-root にそのプロジェクトを指定します。

uv run "$REVIEWER" \
  --project-root /path/to/other/project \
  --emit-llm-prompt \
  --output-dir reports/

ステップ 2：LLM レビューを実行する

• 生成されたプロンプトファイル reports/skill_review_prompt_<skill>_<timestamp>.md を使用します。
• LLM に厳密な JSON 出力を返すよう依頼します。
• Claude Code 内で実行する場合は、Claude をオーケストレーターとして使用します。生成されたプロンプトを読み込み、LLM レビュー JSON を作成し、マージ手順で使うために保存します。

ステップ 3：自動軸と LLM 軸をマージする

uv run "$REVIEWER" \
  --project-root . \
  --skill <skill-name> \
  --llm-review-json <path-to-llm-review.json> \
  --auto-weight 0.5 \
  --llm-weight 0.5 \
  --output-dir reports/

ステップ 4：オプション設定

• 再現性のために選択を固定する：--skill <name> または --seed <int>
• すべてのスキルを一度にレビューする：--all
• 迅速な初期評価のためにテストを省略する：--skip-tests
• レポートの保存先を変更する：--output-dir <dir>
• 決定論的なゲートを厳格化するには、--auto-weight を増やします。
• 定性的なコードレビューの深さを優先するには、--llm-weight を増やします。

出力

• reports/skill_review_<skill>_<timestamp>.json
• reports/skill_review_<skill>_<timestamp>.md
• reports/skill_review_prompt_<skill>_<timestamp>.md（--emit-llm-prompt が有効な場合）

対象プロジェクトの skills-index.yaml に完全な verification ブロックを含むエントリーがある場合、JSON および Markdown レポートには、宣言された軸、not_verified の不足項目、該当しない軸、all_applicable_axes_passed も表示されます。このセクションは情報提供のみを目的としています。自動軸／LLM 軸／最終スコアには含まれず、重大度の高い問題を実際に確認する作業に代わるものではありません。

インストール（グローバル）

任意のプロジェクトからこのスキルを使用するには、~/.claude/skills/ にシンボリックリンクを作成します。

ln -sfn /path/to/claude-trading-skills/skills/dual-axis-skill-reviewer \
  ~/.claude/skills/dual-axis-skill-reviewer

これで、Claude Code はすべてのプロジェクトでこのスキルを検出でき、スクリプトには ~/.claude/skills/dual-axis-skill-reviewer/scripts/run_dual_axis_review.py からアクセスできます。

リソース

• 自動軸では、メタデータ、ワークフローの網羅性、実行の安全性、成果物の有無、テストの健全性をスコアリングします。
• 自動軸は knowledge_only スキルを検出し、不公平な減点を避けるためにスクリプト／テストへの期待値を調整します。
• LLM 軸では、コンテンツの品質（正確性、リスク、欠落しているロジック、保守性）を詳細にスコアリングします。
• 最終スコアは加重平均です。
• 最終スコアが 90 未満の場合、改善項目が必須となり、Markdown レポートに記載されます。
• スクリプト：skills/dual-axis-skill-reviewer/scripts/run_dual_axis_review.py
• LLM スキーマ：references/llm_review_schema.md
• 評価基準の詳細：references/scoring_rubric.md