thermos

Thermos

Codex では、このスキルを実行する前に、スキルごとの注記も含めてプラットフォームマッピングを読みます。

GitHub Copilot では、このスキルを実行する前に、スキルごとの注記も含めてプラットフォームマッピングを読みます。

Muse では、このスキルを実行する前に、スキルごとの注記も含めてプラットフォームマッピングを読みます。

2 回の thermo レビューパスを、非同期のバックグラウンドサブエージェントとして並行して実行し、その結果を統合します。

ワークフロー

1. ユーザーのリクエスト、PR、現在のブランチ、または関連する変更ファイルからレビュー範囲を特定します。
2. レビュアーが推測せずに変更を評価できるよう、差分と必要なファイル／コンテキストの抜粋を収集します。
3. 同じメッセージ内で、run_in_background: true を指定して両方のサブエージェントを起動します。
   • バグ、破損、セキュリティ、開発者体験のリグレッション、フィーチャーフラグの漏出、その他のブランチ監査上のリスクには、subagent_type: "pstack:thermo-nuclear-review-subagent" を使用します。
   • 保守性、構造、ファイルサイズの増加、スパゲッティコード、抽象化、コードベースの健全性に関するリスクには、subagent_type: "pstack:thermo-nuclear-code-quality-review-subagent" を使用します。
4. 両方のサブエージェントに同じ範囲の差分／ファイルコンテキストを渡し、ファイル参照と根拠を含む、優先度順の指摘事項を返すよう依頼します。
5. 両方の結果が出たら、指摘事項を先に示し、レビュアー間で重複するものを統合して、結果をまとめます。重複する指摘はより重く評価し、意見の相違は独自の判断で解決し、要約は簡潔に保ちます。

個別のバックグラウンド要約がすでにユーザーに表示されている場合は、それらをそのまま繰り返さないでください。統一した結論、重要度の高い指摘事項、残る不確実性を示します。