adversarial-review
クロスモデルコードレビュー。コードを別のモデル(GPT/Gemini)に送信して、独立したレビューを実施します。レビュー担当者は、コード作成者とは異なるモデルである必要があります。重要なPRやセキュリティに関連するコードに使用できます。
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Cross-model code review. Sends code to a DIFFERENT model (GPT/Gemini) for independent review. Reviewer must be on a different model than the code author. Use for critical PRs and security-sensitive code.
SKILL.md 本文
対抗的クロスモデルレビュー
原則
同じモデルで書いたコードと同じモデルでレビューすると、同じ盲点を持つことになります。 異なるモデルを使うことで、著者のモデルが見落とした問題を発見できます。
プロセス
- レビュー対象のコード変更を特定する
- コードを書いたモデルとは異なるモデルを選択する
- コード + コンテキストを外部モデルに送信する
- レビュー結果を収集する
- 内部レビューと比較する
- 外部モデルから指摘された全ての独自の検出事項に対処する
ルール
- レビュアーは必ず異なるモデルである必要があります
- Claude がコードを書いた → GPT がレビューする(またはその逆)
- レビュアーが判断するのに十分なコンテキストを含める
- 外部モデルの指摘を調査なしに却下しない
ライセンス: MIT(寛容ライセンスのため全文を引用しています) · 原本リポジトリ
詳細情報
- 作者
- neuron-one
- リポジトリ
- neuron-one/GODMODE
- ライセンス
- MIT
- 最終更新
- 2026/4/1
Source: https://github.com/neuron-one/GODMODE / ライセンス: MIT
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