dual-review

Installation
SKILL.md

Dual AI Review (Claude + Codex/Copilot)

ClaudeとCodex/Copilotの両方でレビューし、結果を統合して報告。

Usage

/dual-review <target>                        # デフォルト: Claude + Copilot
/dual-review --tool codex src/               # Claude + Codex
/dual-review --tool copilot src/             # Claude + Copilot (明示)
/dual-review --tool copilot --models diverse src/  # Copilot をマルチモデルで

Argument Parsing

  1. --tool codex|copilot を抽出(デフォルト: copilot)
  2. --models がある場合は Copilot 用に引き継ぐ(Codex 選択時は無視)
  3. 残りをターゲットパスとして使用

Workflow

  1. Phase 1: Claude Review

    • Skill tool で /claude-review <target> を実行
    • 4観点(Security, Performance, Maintainability, Architecture)で分析
    • 結果を記録
  2. Phase 2: Codex/Copilot Review

    • --tool codex の場合: /codex-review <target> を実行
    • --tool copilot の場合: /copilot-review <target> を実行(--models 引き継ぎ)
    • 同じ4観点で別AI視点から分析
    • 結果を記録
  3. Phase 3: 統合レポート

    • 両方の結果をマージ
    • 重複を統合、差分をハイライト
    • 優先度順にソート

Execution

# Phase 1
Skill(skill="claude-review", args="<target>")

# Phase 2 (Copilot の場合)
Skill(skill="copilot-review", args="<target> --models <models>")

# Phase 2 (Codex の場合)
Skill(skill="codex-review", args="<target>")

# Phase 3
統合レポート生成

Output Format

# Dual AI Review: <target>
External tool: <Codex|Copilot (models: ...)>

## Executive Summary
| AI | Critical | High | Medium | Low |
|----|----------|------|--------|-----|
| Claude | X | X | X | X |
| Codex/Copilot | X | X | X | X |

## Consensus (両方が指摘)
最も信頼度の高い問題。両AIが同じ問題を検出。

| 優先度 | 問題 | 箇所 | 指摘元 |
|--------|------|------|--------|
| Critical | ... | `file:line` | Both |

## Claude Only
Claudeのみが検出した問題。深いコード理解による発見。

## Codex/Copilot Only
外部ツールのみが検出した問題。異なる視点からの発見。

## Recommended Actions (Top 10)
1. [Critical/Consensus] ...
2. [High/Both] ...
3. [High/Claude] ...
4. [High/External] ...

Value

  • 見落とし防止: 2つ以上のAIで相互補完
  • 信頼度向上: 両方が指摘 = 高確度
  • 多角的視点: 異なるモデルの強みを活用
  • Copilot選択時: マルチモデルで更に多様な視点

Notes

  • 時間: 約10-15分(両方のレビュー合計)
  • 順次実行(並列不可、Skill toolの制約)
  • 結果の重複は統合時にマージ
  • Copilot + --models diverse で最大のモデル多様性を確保
Related skills
Installs
2
First Seen
Apr 9, 2026