qa_review_triple-model
4つの独立したAIコードレビュアー（Opus、Gemini、Codex、Kimi K2.5）を起動して、コードやノートブックのQA/QCを実行します。各レビュアーが発見内容を別々のマークダウンファイルに記述し、オーケストレータが統合します。重要なコードレビュー、バグ調査、品質保証タスクに活用できます。
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Launch four independent AI code reviewers (Opus, Gemini, Codex, Kimi K2.5) to QA/QC code or notebooks. Each reviewer writes findings to separate markdown files, then orchestrator synthesizes. Use for critical code review, bug investigation, or quality assurance tasks. Triggers: triple review, quad review, four model review, independent code review, QAQC, quality assurance, multi-model analysis, cross-validation, bug investigation, critical review, kimi review, togetherai review
SKILL.md 本文
マルチモデルコードレビュー(4モデル)
概要
このスキルは4つの独立したAIサブエージェント(Opus、Gemini、Codex、Kimi K2.5)を起動して、並列でコードレビューを実施します。各エージェントは結果をワークスペースディレクトリのマークダウンファイルに記述し、オーケストレータが最終レポートを統合して合意による結果を提示します。
利用場面
- 複数の視点が必要な重要なバグ調査
- 重要なノートブックまたはモジュールのQA/QC
- 複雑なロジックの検証
- 大規模な変更前の結果の相互検証
- 分析の信頼性が高い必要がある場合
- エッジケース検出が重要なテストシナリオ
- 徹底的な分析が必要なセキュリティレビュー
使用方法
/triple_model_code_review [target] [focus_area]
例:
/triple_model_code_review examples/720_precipitation_methods_comprehensive.ipynb "plotting logic"- `/triple_model_code_review ras_commander/hdf/HdfResultsPlan.py "return type consistency"
...
詳細情報
- 作者
- majiayu000
- ライセンス
- unknown
- 最終更新
- 2026/5/9
Source: https://github.com/majiayu000/claude-skill-registry-data / ライセンス: unknown
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