River Review

River Review

Codify your team's judgment into automated PR gates. チームのレビュー判断を、自動化された PR ゲートとしてコード化する。

日本語版READMEです。English README is available here.

River Review は、レビュー基準を versioned / repo-owned な skill として扱う OSS フレームワークです。plan / diff / tests / JUnit / 既存レビュー結果といった SDLC のアーティファクトをまたいで実行できます。

AI 支援開発（Claude Code / Codex / Cursor 等）でコードは速く書けるようになりました。一方で、レビュー判断は依然としてチームのものとして、明示的・再現可能・所有可能に保つ必要があります。

River Review は、こうした問いに答えるためのフレームワークです。

• この差分は承認された実装プランと一致しているか？
• テストは plan で約束された境界条件を満たしているか？
• この PR はチームの migration / security / a11y / dependency ポリシーに違反していないか？
• 実装エージェントは、過去レビューのフィードバックを無視していないか？

River Review は人間のレビューを AI で置き換えるのではなく、チームの判断基準を versioned skill として実行することで、人間が本当に見るべき高リスクな判断に集中できる状態を作ります（Human Judgment Focus）。

なぜ River Review か

軸	既存の AI レビューツール	River Review
入力	主に diff のみ	plan / diff / tests / JUnit / 既存レビュー
判断	ベンダー black box	リポジトリ内の versioned skill
知識の所有	provider-owned	repo-owned / レビュー可能
実行ゲート	通常は PR 時点のみ	設計 / 実装の 2 ゲート（検証ゲートは計画中）
指摘の再現性	毎回ブレる	suppression memory / fixture 回帰テスト / 決定論スコアリング
エージェント連携	スタンドアロンレビュアー	AI 支援実装の監査レイヤー

River Review は「PR diff にプロンプトを巻いただけのツール」ではなく、チームのレビュー判断を実行可能にするフレームワークです。実装エージェントが書いたコードを、チーム所有のルールで検査するレイヤーとして機能します。

コアモデル

Skills define judgment. skill は「どんなレビュー判断を行うか」を記述します。security / a11y / migration safety / dependency policy / plan conformance など、チーム固有の基準を載せます。

Gates execute judgment. plan / exec ゲートが、適切なタイミングで skill を実行します。PR 完成後だけでなく、設計段階・実装段階のいずれでも動かせます（verify ゲートは #802 で計画中）。

Riverbed remembers judgment. レビュー結果や決定、再利用可能なコンテキストは 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ます（pages/guides/use-riverbed-memory.md）。

AI 支援ワークフローにおいて、River Review は チーム所有の監査レイヤー として機能します。実装エージェントはコードを書けますが、それがチームのルールに従っているかを River Review が検査します。

3 つの主軸

River Review が提供する価値は、次の 3 軸で整理できます。いずれも「チームのレビュー判断を versioned / repo-owned な資産にする」という基盤の考えから派生しています。

1. AI エージェントのレビュー能力を強化する capability pack

River Review のスキル／エージェント定義は、Claude Code / Cursor / Codex などの AI エージェントに「チームのレビュー判断」を持ち込む capability pack です。通常はエージェント自身のモデルがスキルを適用するため、River Review 用の LLM キーは不要です。LLM キーが要るのは GitHub Action / standalone river run のヘッドレス実行だけで、機械的に判定できる観点はキー無しでも動きます（詳細は FAQ 節を参照）。

2. レビュースキルの用意（Skill Registry）

基盤となるのは Skill Registry です。security / a11y / migration safety / dependency policy / plan conformance などチーム固有の暗黙知を versioned / repo-owned なレビュー資産として明示化します。fixture と golden output による継続的な改善も可能です。詳細は コアモデル 節を参照してください。

3. レビュー用エージェント + 観点別レビュアーの review team

River Review には、レビューに特化した 3 つの実行形態があります。

• レビュー用エージェント定義: プラグイン／サブエージェントとして配布される agents/river-review.md。スキルルーティング型のオーケストレーターとして動き、/river-review:<skill> で各専門スキルを呼び出せる。
• 観点別レビュアーを並列実行する review team: 観点別ロールを 1 つの orchestrator（src/lib/reviewer-orchestrator.mjs）内で並列に走らせ findings を connected-components でマージする。ロールは bug-hunter / security-scanner / test-gap / dependency-reviewer / frontend-reviewer / ci-cd-reviewer であり、--reviewers auto 指定で差分タイプから自動選択される。
• verdict 付きの critic（Agent 層）: generate → review → revise のループにおいて findings と verdict（判定素材）を出す。Reference Loop は examples/loop-reference-agent/、収束契約は pages/reference/loop-convergence-contract.md にある（Agent 層 Epic #1150）。

役割分担と HITL 境界: review team は findings + verdict を出力しますが、GO / NO-GO の判断・反復・停止は呼び出し側／人間の責務です。自動承認・自動マージは行いません。ここでの review team は「1 つの orchestrator 内で観点別レビュアーロールを並列実行し findings をマージするもの」であり、完全自律な独立エージェント群ではありません。「River Review = レビューする / PlanGate = 止める・通す」という役割分担を維持しています。

はじめる

インストール不要の最短手順は同梱プラグインです。マーケットプレイスを追加し、river-review エージェントに現在の差分のレビューを依頼してください（river-review プラグインの導入）。CI では GitHub Actions を使います（クイックスタート）。