設計哲学

River Reviewer は、チームの速度を落とすことなく、タイムリーでフェーズを意識したフィードバックを提供するために構築されている。

• Flow-first: すべてのチェックは、どのフェーズに属するか、そしてなぜそのフェーズなのかを明記すべきである。
• Small, testable steps: 明確な合格シグナルを持つ、狭くスコープされたスキルを好む。
• Schema-driven: /schemas/skill.schema.json はすべてのスキルの契約であり、単一の真実のソースであり続けるべきである。
• Empathetic tone: 発見事項はアクション可能で建設的であるべきであり、フレンドリーな River ブランドにマッチさせるべきである。
• Evidence-based: ガイダンスを、推奨事項を証明するコマンドやリンクに結びつける。
• Context-aware: LLM に渡すコンテキストを体系的に設計する。スキル・差分・メモリの選択と段階的開示により、限られた Context Budget の中でレビュー品質を最大化する。

Non-Goals

River Reviewer は以下を目指していない:

• 汎用 AI エージェントフレームワーク: コードレビューに特化した context engineering framework であり、汎用タスク実行基盤ではない。
• 人間のレビュー判断の代替: AI はレビュー観点の提示と検証を支援するが、最終判断は人間が行う。
• コード自動修正: 問題の発見と指摘を行うが、コード変換や自動修正は行わない。