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math-review

math-review

github.com/atholaテスト・品質343113 回インストール1 日前に更新
リポジトリ

math-review について

math-reviewは、数理アルゴリズムや数値計算コードを審査するスキルで、モデル、統計、最適化、科学技術計算を扱う開発向けです。要件、導出、数値安定性、証拠を順に確認し、指摘の引用も検証します。

主な機能

  1. 01要件を数学的不変条件に対応付け
  2. 02CASによる式の導出検証
  3. 03条件数、精度、数値安定性の評価
  4. 04テストによる検証証拠の記録
  5. 05指摘の引用とソースアンカーの確認

活用シーン

  1. 01数理モデルやアルゴリズム変更のレビュー
  2. 02統計・確率ロジックの確認
  3. 03数値積分や最適化コードの評価
  4. 04安全上重要な計算の検証

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/athola/claude-night-market --skill math-review

インストール後、Claude Code で/math-reviewを入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイル

SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。

modules/
derivation-verification.md
numerical-stability.md
requirements-mapping.md
testing-strategies.md

詳細

数学アルゴリズムのレビュー

数値安定性と標準への準拠を確保するための詳細な分析です。

クイックスタート

/math-review

確認： --help フラグを付けてコマンドを実行し、利用可能であることを確認します。

使用する場合

  • 数学モデルまたはアルゴリズムへの変更
  • 統計処理または確率的ロジック
  • 数値積分または最適化
  • 科学技術計算のコード
  • ML/AI モデルの実装
  • 安全性が重視される計算

使用しない場合

  • 一般的なアルゴリズムレビュー - architecture-review を使用します
  • パフォーマンス最適化 - parseltongue:python-performance を使用します

必須の TodoWrite 項目

  1. math-review:context-synced
  2. math-review:requirements-mapped
  3. math-review:derivations-verified
  4. math-review:stability-assessed
  5. math-review:evidence-logged
  6. math-review:findings-verified

基本ワークフロー

1. コンテキストの同期
pwd && git status -sb && git diff --stat origin/main..HEAD

確認： git status を実行して、作業ツリーの状態を確認します。 数学的な処理が多いファイル（ソース、テスト、ドキュメント、ノートブック）を列挙します。リスクを安全性が重視されるもの、金融、ML の公平性に分類します。

2. 要件のマッピング

要件を数学的不変条件に変換します。事前条件／事後条件、保存則、境界を文書化します。読み込み： modules/requirements-mapping.md

3. 導出の検証

CAS を使って数式を再導出します。近似に異議を唱えます。権威ある標準（NASA-STD-7009、ASME VVUQ）を引用します。読み込み： modules/derivation-verification.md

4. 安定性の評価

条件数、精度、スケーリング、乱数性を評価します。計算量を比較します。不確実性を定量化します。読み込み： modules/numerical-stability.md

5. 作業の証拠
pytest tests/math/ --benchmark
jupyter nbconvert --execute derivation.ipynb

確認： pytest -v tests/math/ を実行して確認します。 逸脱を記録し、承認／条件付き承認／却下を推奨します。読み込み： modules/testing-strategies.md

6. 指摘事項の根拠を確認（math-review:findings-verified）

問題を .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、検証ツールが却下した項目は削除するか UNVERIFIED のラベルを付けます。

段階的な読み込み

デフォルト（200 トークン）：基本ワークフロー、チェックリスト +要件（+300 トークン）：不変条件、事前条件／事後条件、網羅性の分析 +導出（+350 トークン）：CAS による検証、標準、引用 +安定性（+400 トークン）：数値特性、精度、計算量 +テスト（+350 トークン）：エッジケース、ベンチマーク、再現性

全モジュールの合計：約 1600 トークン

必須チェックリスト

正確性：数式が仕様と一致 | エッジケースに対応 | 単位が一貫 | 定義域を適用 安定性：条件数に問題なし | 精度が十分 | 桁落ちなし | オーバーフローを防止 検証：導出を文書化 | 参考文献を引用 | 不変条件をテストで網羅 | ベンチマークを再現可能 ドキュメント：前提を明記 | 制約を文書化 | 誤差限界を明記 | 参考文献にリンク

出力形式

## Summary
[Brief findings]

## Context
Files | Risk classification | Standards

## Requirements Analysis
| Invariant | Verified | Evidence |

## Derivation Review
[Status and conflicts]

## Stability Analysis
Condition number | Precision | Risks

## Issues
[M1] [Title]
- Location: file.py:123
- Anchor: `verbatim source text at line 123`
- Issue: [what is wrong] | Fix: [remediation] | Evidence: [E1]

## Recommendation
Approve / Approve with actions / Block

各問題の Anchor は、Location にあるソーステキストそのものであり、citation_verifier.py はこれを再読み込みして、指摘事項が実在することを証明します。 確認： --help フラグを付けてコマンドを実行し、利用可能であることを確認します。

完了条件

  • コンテキストが同期され、要件がマッピングされ、導出が検証され、安定性が評価され、証拠と引用が記録されている
  • 報告されたすべての問題に Location と原文どおりの Anchor があり、citation_verifier.py ですべての引用が確認された（終了コード 0）、または未検証の問題が削除されるか UNVERIFIED のラベルが付いている

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