Starter Cookbook — 既存のレビュー観点から始める
River Review は、最初から独自 Skill を書く必要はありません。まず同梱の専門 review skill と既存の repo-owned Skill を使い、実際に不足した判断だけを後から追加してください。
各 Skill は
applyTo/ phase / routing 条件を持つため、下記に挙げた Skill が毎回すべて実行されるわけではありません。差分に関係する観点だけを選ぶことがノイズ抑制につながります。
Recipe 1: Security / Guardrails
Claude Code:
/river-review:river-review-security
代表的な既存 Skill:
security-basic— 一般的なセキュリティ脆弱性secret-credential-scan— API key / token / credential の混入trust-boundaries-authz— 認証・認可と trust boundary の設計nextjs-server-action-security— Next.js Server Actions のセキュリティ境界gha-workflow-security— GitHub Actions の downstream セキュリティ
向いている場面: 認証・認可、外部入力、secret、CI/CD、権限変更を含む差分。
Recipe 2: Architecture / Maintainability
Claude Code:
/river-review:river-review-architecture
代表的な既存 Skill:
architecture-boundaries— レイヤ・境界・依存方向api-design— API 設計external-dependencies— 外部依存の採用判断migration-rollout-rollback— migration / rollout / rollbackexisting-pattern-conformance— 既存設計パターンとの整合
向いている場面: 新しい依存、境界変更、API 変更、migration、大きめのリファクタ。
Recipe 3: Performance
Claude Code:
/river-review:river-review-performance
代表的な既存 Skill:
modern-web-performance— Web フロントエンドの性能laravel-eloquent-nplus1— Laravel / Eloquent の N+1cache-strategy-consistency— cache 戦略の整合capacity-cost-design— capacity / cost を含む設計レビュー
向いている場面: DB query、render、cache、hot path、スケール前提の変更。
Recipe 4: Testing / Reliability
Claude Code:
/river-review:river-review-testing
代表的な既存 Skill:
coverage-gap— 重要パス・失敗パスのテスト不足test-assertion-effectiveness— assertion が実際に振る舞いを検証しているかflaky-test— flaky なテスト構造logging-observability— 障害時に追跡可能な signal が残るかfailure-modes-observability— 設計時の failure mode と observability
向いている場面: 分岐追加、例外処理、retry / fallback、重要フローの変更。
Recipe 5: 迷ったら現在の差分をまとめてレビュー
/river-review:review-local
まず汎用のローカルレビューを実行し、結果から Security / Architecture / Performance / Testing の専門 review skill を追加してください。
チーム固有ルールは最初から Skill にしなくてよい
軽量なルールは .river/rules.md から始められます。
# Project review rules
- 複数の repository / aggregate をまたぐ write は transaction boundary を明示する。
- catch した例外は log / rethrow / 明示的な無視理由のいずれかを持つ。
- 新規の外部依存は、既存依存で代替できない理由を PR に残す。
運用で繰り返し現れ、入力・期待 finding・false-positive 条件をテストしたくなった判断だけを custom Skill に昇格させるのが安全です。
Skill に昇格するとき
- はじめてのスキル作成 で最小 Skill を作る。
applyToと phase を狭くし、不要な実行を避ける。- fixture + golden output で「検出すべき」「出してはいけない」を固定する。
- 回帰 Eval で変更前後を比較する。
- 実運用では suppression / Run store を見て false-positive を調整する。
実在する Skill の fixture と期待出力は 代表スキルのショーケース を参照してください。全 Skill は Skills Catalog から確認できます。
導入後に見る指標
「導入したか」ではなく「レビュー判断が改善したか」を見ます。
- 新規 finding / 解消 finding / 再発 finding: Run store と回帰比較
- suppression の傾向: Run store / suppression analytics
- false-positive: fixture / guard case / per-skill eval
- 実行コスト: コスト見積もりと最適化
- 全体傾向: ダッシュボード
これらの結果を見てから、Skill を増やすか、狭めるか、廃止するかを判断してください。