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ローカルブランチの差分または GitHub PR をレビューする。設計ドキュメント整合・セキュリティ・可読性・運用・拡張性・テスト網羅・CLAUDE.md 暗黙契約の各観点で指摘を生成し、チャットに出力する。許可制で `gh pr review` 経由の PR コメント投稿にも対応。差分取得・レポート雛形生成は nike CLI に委譲する。ユーザーが「PR レビュー」「セルフレビュー」「PR
How this skill is triggered — by the user, by Claude, or both
Slash command
/nike-skills:pr-reviewThe summary Claude sees in its skill listing — used to decide when to auto-load this skill
ローカルブランチの差分（セルフレビュー）または GitHub PR をレビューし、観点抜けを防ぐ。指摘はチャットに出力し、ユーザーが明示的に許可した場合のみ GitHub PR にコメントとして投稿する。
ローカルブランチの差分（セルフレビュー）または GitHub PR をレビューし、観点抜けを防ぐ。指摘はチャットに出力し、ユーザーが明示的に許可した場合のみ GitHub PR にコメントとして投稿する。
成果物（小規模 PR の場合）はチャットメッセージのみ。大規模 PR や明示指示時は docs/reviews/<slug>/report.md を併用する。
CLI のパスはプラグイン環境で ${CLAUDE_PLUGIN_ROOT}/scripts/nike.py、ローカルで scripts/nike.py。
| やりたいこと | コマンド | 効果 |
|---|---|---|
| 差分・PR メタの取得 | python3 <nike.py> review-context [<pr>] [--base <ref>] | files / stats / commits / design_features / claude_md を JSON で返す |
| レポート雛形生成 | python3 <nike.py> review-init <slug> [--force] | docs/reviews/<slug>/report.md を観点別セクション付きで生成 |
| 設計ドキュメント有無確認 | python3 <nike.py> status <slug> | feature の有無確認 |
| 要件構造化（整合チェック用） | python3 <nike.py> parse-requirements <slug> | FR/AC を JSON で取得 |
| 静的解析・テストの実行 | python3 <nike.py> checks | レビュー時に念のため CI 同等のチェックを走らせる |
| # | 観点 | 関連 FR | 主な確認内容 |
|---|---|---|---|
| 1 | ドキュメント整合 | FR-02 | requirements.md の FR を実装が満たしているか / 設計外の追加が無いか |
| 2 | セキュリティ | FR-03 | 認証情報のハードコード、コマンド実行・SQL 文字列結合の入力検証、API ハンドラの認可 |
| 3 | 可読性・保守性 | FR-04 | 命名・関数サイズ・責務の単一性・コメント |
| 4 | テスト網羅 | FR-04 | 新規 public 関数に対応するテスト追加の有無 |
| 5 | 運用面 | FR-05 | エラーハンドリング、例外の握りつぶし、ログ、マジックナンバー |
| 6 | 拡張性・破壊的変更 | FR-05 | 公開 API / CLI / 設定の互換性、マイグレーション戦略 |
| 7 | CLAUDE.md 暗黙契約 | FR-06 | プロジェクト直下 CLAUDE.md に書かれた規約・禁止事項に違反していないか |
各指摘は 観点 / 重要度 (blocker / major / minor / nit) / ファイル:行 / 現状 / 提案 を含める。
ユーザーが PR 番号 / URL を指定したら PR モード、指定が無ければローカルモード（セルフレビュー）。
# ローカルモード (セルフレビュー)
python3 <nike.py> review-context
# PR モード
python3 <nike.py> review-context 42
python3 <nike.py> review-context https://github.com/owner/repo/pull/42
返ってきた JSON の mode, base, head, pr, stats.files_changed を確認する。
入力不足時の対応:
| 状態 | 推奨アクション |
|---|---|
error: not a git repository | git リポジトリ外で起動された。ユーザーに状況を確認 |
error: gh required for PR mode | gh 未インストール / 未認証。ユーザーに案内 |
error: pr not found | PR 番号誤り / 権限不足。ユーザーに確認 |
stats.files_changed を見る:
nike review-init <slug> でレポートファイルを生成し、Edit で埋める。スラグはユーザーと合意して決める（例: pr-42-2026-05-08, selfreview-feat-x-2026-05-08）。
review-context の出力を見て、以下があれば読み込む:
design_features に slug が入っていれば: nike status <slug> と nike parse-requirements <slug> で設計と AC を取得（FR-02 観点）claude_md が "CLAUDE.md" なら: CLAUDE.md を Read（FR-06 観点）commits をループしてコミットメッセージを確認（CLAUDE.md にコミット規約があれば違反を検出）§レビュー観点 の 7 項目を順番に検査する。差分が大きい場合はファイルを先に概観し、優先度の高いものから読む。
差分の現物確認には以下を使う:
# ローカル
git diff <base_sha>...<head_sha> -- <file>
# PR
gh pr diff <num> -- <file>
review-context が返した base/head の SHA を使えば一貫性が保てる。
各指摘について以下を構造化して書く:
- [blocker] scripts/nike.py:142 (セキュリティ)
現状: ユーザー入力をそのまま subprocess.run の shell=True に渡している
提案: shell=False にしてリスト引数で渡すか、入力を validate する
重要度の目安:
チャット直接出力 が既定:
## PR Review: <タイトル / モード>
**総合判定**: APPROVE / COMMENT / REQUEST_CHANGES
**理由**: ...
### 強み
- ...
### 指摘 (合計 N 件: blocker x, major x, minor x, nit x)
#### blocker
- ...
#### major
- ...
(以下重要度順)
### 次のアクション
- ...
ファイル併用 の場合は nike review-init <slug> でテンプレ生成 → Edit で観点別セクションを埋める → チャットにはサマリ + ファイルパスを案内。
ユーザーが明示的に「投稿してほしい」と言わない限り、gh pr review / gh pr comment は 絶対に 実行しない。
許可された場合のフロー:
COMMENT (情報共有) / APPROVE (承認) / REQUEST_CHANGES (修正要求)review-context の pr.number を使う）# COMMENT モード
gh pr review <num> --comment -F <report-or-tempfile>
# APPROVE モード（明示許可があった場合のみ）
gh pr review <num> --approve -F <report-or-tempfile>
# REQUEST_CHANGES モード（誤検知のリスクが高いため特に慎重に）
gh pr review <num> --request-changes -F <report-or-tempfile>
error.detail をユーザーに伝える。nike review-context / review-init を使い、AI トークンは観点判断と表現に使う。X 関数の中に副作用が混在しているので Y を切り出すと良い」のように、ファイル:行と提案を必ず添える。gh pr review の --approve や --request-changes は不可逆性が高いため、必ず明示確認を取る。npx claudepluginhub n-i-ke/nike-skills --plugin nike-skillsGuides creation, editing, and verification of skills for AI coding agents using test-driven development with subagent scenarios. Use when authoring or debugging skills.