AGENT SKILL

adversarial-review

敵対的分析手法を統合したレビューの entry skill。認知バイアス対策の3手法 (Pre-mortem / War Game / Logic Torturing)と、宣言・主張と実態の乖離を突く claim-vs-actual 検出3パターン(Self-Contradiction / Refactor-Claim Audit / Cross-File Leakage)へルーティングし、通常のレビューでは見えない設計の盲点・ 防御の穴・論理の弱点・宣言と実装のズレを可視化する。

使用场景代码审查
License 许可
MIT
最近更新
2026-11-11
Stars
★ 1.6k
Forks
468

01 前言 Front Matter

id
adversarial-review
name
adversarial-review
tags
[ "adversarial", "pre-mortem", "war-game", "logic-torturing", "self-contradiction", "refactor-claim", "cross-file-leakage", "claim-vs-actual", "cognitive-bias", "entry", "routing" ]
phase
[ "upstream", "midstream" ]
applyTo
[ "src/**/*.{ts,tsx,js,jsx,mjs}", "docs/**/*design*.md", "docs/adr/**/*", "pages/**/*design*.md" ]
license
MIT
version
0.1.0
category
midstream
severity
major
outputKind
[ "findings", "questions", "actions" ]
description
敵対的分析手法を統合したレビューの entry skill。認知バイアス対策の3手法 (Pre-mortem / War Game / Logic Torturing)と、宣言・主張と実態の乖離を突く claim-vs-actual 検出3パターン(Self-Contradiction / Refactor-Claim Audit / Cross-File Leakage)へルーティングし、通常のレビューでは見えない設計の盲点・ 防御の穴・論理の弱点・宣言と実装のズレを可視化する。
inputContext
[ "diff", "fullFile" ]

02 资源文件 1

03 SKILL.md 正文

Adversarial Review(敵対的レビュー)

通常のコードレビューは「正しさの確認」に集中する。 敵対的レビューは 「どう壊れるか」「どう攻撃されるか」「どこが論理的に弱いか」 に集中する。

背景 / Background

AIをレビューに使う最大の価値は、情報の整理ではなく 思考の死角を映す鏡 としての活用にある。 このスキルは、2系統の敵対的手法を体系化し、レビューの質を根本的に引き上げる。

認知バイアス対策(思考の死角)

手法 対策するバイアス 核心の問い
Pre-mortem 生存バイアス・楽観バイアス 「失敗したとして、なぜ?」
War Game 自己中心バイアス 「敵の立場から、どう攻撃する?」
Logic Torturing 確証バイアス 「この論理の穴を潰して」

claim-vs-actual 検出(宣言・主張と実態の乖離)

手法 対象とするズレ 核心の問い
Self-Contradiction 宣言と同一ファイルの実装 「規則 X を宣言した本人が破っていない?」
Refactor-Claim Audit 完了主張と残骸 「『全部やった』を grep で反証できる?」
Cross-File Leakage 構造変更と caller 側 「直したのは変更元だけ、参照元は?」

When to Use / いつ使うか

  • 設計判断やアーキテクチャ変更を含むPRのレビュー時
  • セキュリティに影響する変更のレビュー時
  • 重要な技術選択の妥当性を検証したいとき
  • 「本当にこれで大丈夫か?」という不安があるとき

Routing / ルーティング

入力に応じて、適切な手法へルーティングする。複数手法の併用も可能。

キーワード 手法 スキルID
失敗, リスク, 負債, インシデント, pre-mortem Pre-mortem pre-mortem
攻撃, セキュリティ, 悪用, 脆弱性, war-game War Game war-game
論理, 判断, 根拠, なぜ, 代替案, logic Logic Torturing logic-torturing
自己矛盾, contradiction, 宣言と実装, declared but Self-Contradiction self-contradiction
削減, 完了, 全て置換, all replaced, -N%, リファクタ Refactor-Claim Audit refactor-claim-audit
caller, 残骸, 参照漏れ, 再採番, leakage Cross-File Leakage cross-file-leakage
敵対的, adversarial, 全部, フル 全手法実行 上記6つすべて

デフォルト動作

  • キーワード指定なし → 変更内容から自動判定:
    • 設計ドキュメント/ADR → Pre-mortem + Logic Torturing
    • セキュリティ関連コード → War Game + Logic Torturing
    • 一般的なコード変更 → Logic Torturing
    • 宣言的フレーズ(「禁止」「必ず」「MUST」等)を含む変更 → Self-Contradiction
    • 完了主張(「全置換」「-N%」等)を含む commit/PR → Refactor-Claim Audit
    • 構造変更(再採番・シンボル改名・分割)を含む変更 → Cross-File Leakage
    • 大規模変更(ファイル数10以上or差分500行以上)→ 全手法実行

Execution Flow / 実行フロー

1. 変更内容の分類
   ├─ 設計/ADR → Pre-mortem を優先実行
   ├─ セキュリティ関連 → War Game を優先実行
   ├─ 判断を含む変更 → Logic Torturing を実行
   ├─ 宣言的フレーズ → Self-Contradiction を実行
   ├─ 完了主張 → Refactor-Claim Audit を実行
   └─ 構造変更 → Cross-File Leakage を実行

2. 各手法の実行(並列可能)
   ├─ Pre-mortem: 失敗シナリオ × 最大5件
   ├─ War Game: 攻撃シナリオ × 最大5件
   ├─ Logic Torturing: 論理検証 × 最大5件
   ├─ Self-Contradiction: 宣言と実装の乖離 × 最大5件
   ├─ Refactor-Claim Audit: 完了主張の反証 × 最大5件
   └─ Cross-File Leakage: caller 側残骸 × 最大5件

3. 統合サマリの生成
   ├─ 重複する指摘の統合
   ├─ 重大度による優先順位付け
   └─ Human Handoff 条件の判定

Output Format / 出力形式

## ? Adversarial Review Summary

### 検出された盲点: N件

- Pre-mortem: X件 (失敗シナリオ)
- War Game: Y件 (攻撃シナリオ)
- Logic Torturing: Z件 (論理的な穴)
- Self-Contradiction: A件 (宣言と実装の乖離)
- Refactor-Claim Audit: B件 (完了主張の反証)
- Cross-File Leakage: C件 (caller 側残骸)

### 最も重大な発見

<最も致命的な1件の要約>

### 詳細

(各手法の出力を統合)

他スキルとの関係

既存スキル 関係 棲み分け
architecture-risk-register 補完 risk-register は「リスクが文書化されているか」を確認。Pre-mortem は「文書化されていないリスクを発見」する
security-basic 補完 security-basic は既知パターン(SQLi, XSS等)を検出。War Game は「既知パターンに当てはまらない攻撃経路」を発見する
adr-decision-quality 補完 adr-decision は ADR の形式品質を確認。Logic Torturing は「記述された判断の論理的強度」を検証する

References

04 同仓库更多 Skills

hashgraph-online
hashgraph-online/awesome-codex-plugins

deja-search

deja-vu memory — search the user's past AI coding sessions with the deja CLI. Holds what they already settled and never wrote into the repo (naming rules, banned or already-tried tools, required checks before merge, preferred values, who owns what). Use before your first edit in a task, before you call a change done or ready to merge, before you recommend a tool, library, design or reviewer, before re-debugging an error that may already be solved, when they say 'didn't we fix this before', 'what did we decide about X' or 'I already have that', and before telling them something on this machine does not exist.

★ 1.6k
hashgraph-online
hashgraph-online/awesome-codex-plugins

deja-reflect

End-of-session reflection and memory curation with deja-vu. Review what was decided, what commands broke and what repaired them, and record durable project rules or decisions with deja remember so the next session starts with them.

★ 1.6k
hashgraph-online
hashgraph-online/awesome-codex-plugins

revid

Make, edit, export and post AI videos with Revid (revid.ai) through the Revid MCP server. Use whenever the user wants a short-form or long-form video made (from an idea, a script, a URL, an article, a PDF, a tweet, a product page, their own clips, or a song), wants to find what is going viral on TikTok, YouTube, Instagram or X before making something, wants to edit or re-export an existing Revid project, generate a standalone AI image or clip, make a series episode, or publish and schedule a finished video to connected social accounts. Covers setup (hosted MCP with OAuth, or an API key), the 36 tools, credits, polling and the rules for publishing. Routes to the more specific revid-* skills when one fits.

后端与接口图像与多媒体
★ 1.6k
hashgraph-online
hashgraph-online/awesome-codex-plugins

review-study

Review a QuestionPunk survey before launch for wording, answer choices, branching, and missing settings. Use for check my survey or review this draft before publishing.

★ 1.6k
hashgraph-online
hashgraph-online/awesome-codex-plugins

manage-study

Find QuestionPunk studies, check status, publish an explicitly requested draft, or retrieve its participant link. Use for find my survey, publish this study, or how many people responded.

★ 1.6k
hashgraph-online
hashgraph-online/awesome-codex-plugins

create-study

Create a saved QuestionPunk survey draft from a research brief or edit specified questions. Use for requests such as make a customer feedback survey or shorten my onboarding study.

★ 1.6k