River Review へようこそ
River Review (RR) は、チームのレビュー判断を skill として明示化・バージョン管理し、SDLC の各ゲートで実行する OSS フレームワークです。
River Review は、PR の差分だけを見るツールではありません。AI 支援開発で発生する 要件・設計・計画・差分・レポート をレビュー対象として扱い、作業に入る前から完了後まで、チームの判断基準を一貫して適用します。
基盤となる考え方は変わりません。チームの暗黙知を versioned / repo-owned な Skill（Skill Registry） へ落とし込み、共有資産として再利用します。River Review はこの基盤を、次の 3 つの主軸として提供します。
- capability pack: AI エージェントのレビュー能力を強化するスキル / エージェント定義のまとまり。通常は LLM キー不要で、ヘッドレスな GitHub Action /
river runのときだけ LLM キーが要る。 - レビュースキル（Skill Registry）: チームの判断基準を versioned / repo-owned な Skill として共有資産化する基盤。
- review team: レビュー専用エージェント（
agents/river-review.md）と、観点別レビュアーを並列実行する review team。generate → review → revise の反復では verdict 付き critic として review ステージを担う。
River Review がレビューするもの
| 対象 | 目的 | 例 |
|---|---|---|
| 要件 | 目的・成功条件・スコープの曖昧さを減らす | Issue、PBI、ユーザー要求、受け入れ条件 |
| 設計 | 既存設計との整合性、責務分離、過剰実装を確認する | ADR、設計メモ、アーキテクチャ方針 |
| 計画 | 作業分割、リスク、検証方針が実装前に揃っているか確認する | Plan、Work Packet、テスト方針 |
| 差分 | 実装が要件・設計・計画と整合しているか確認する | PR Diff、変更ファイル、テスト差分 |
| レポート | 判断根拠、検証結果、未解決事項が残っているか確認する | Final Report、レビュー結果、Evidence |
このため、River Review は 実行前レビュー と 実行後レビュー の両方に使えます。実装前には要件・設計・計画を確認し、実装後には差分・テスト・レポートを確認します。
コアモデル
- Skills define judgment — skill は「どんなレビュー判断を行うか」を YAML frontmatter + Markdown で記述する。
schemas/skill.schema.jsonで検証され、requirements / design / plan / diff / tests / report / security / a11y / migration / dependency などの基準を載せる。 - Gates execute judgment — SDLC の各ゲートで、対象アーティファクトに応じた skill を実行する。PR 完成後だけでなく、要件整理・設計・実装計画・検証・完了報告のいずれでも動かせる。
- Riverbed remembers judgment — レビュー結果や決定は operating memory として残り、suppression や過去判断の再利用を通じて将来のレビューを一貫させる（Riverbed Memory）。
このドキュメントでは以下をカバーします。
- Explanation: River Review の設計思想と 3 層モデルの詳細
- Tutorials: skill 作成など手を動かす手順
- How-to: GitHub Actions 連携やトレーシングなどの実践ガイド
- Reference: スキーマや設定のリファレンス
まずは River Review とは でコンセプトを把握してください。レビュー対象の整理は レビュー対象と使いどころ にまとめています。River Review が「人間のレビューを置き換えない」という立ち位置については Human Judgment Focus を参照してください。コンセプト全体の SSoT は repo root の docs/vision.md です。