adversarial-reviewer
Adversarial code review that breaks the self-review monoculture. Use when you want a genuinely critical review of recent changes, before merging a PR, or when you suspect Claude is being too agreeable about code quality. Forces perspective shifts through hostile reviewer personas
供給アセットの概要
コーディングと開発 Agent
コードレビュー、リポジトリ分析、テスト、CI、GitHub、DevOps、開発ワークフロー向けのスキルです。
シナリオ
コーディング Agent
リポジトリを理解し、コードを編集し、プルリクエストをレビューできるコーディング Agent が必要です。
Agent 適合
Claude Code + CLI + Codex
Codex、Claude Code、Cursor、CLI、またはカスタム Agent に対応します。
インストール
準備完了
npx skills add alirezarezvani/claude-skills --skill adversarial-reviewer
メンテナンス
新しい
最終プッシュから 1 日
リスク
要レビュー
Permission surface may require sandboxing
GitHub 品質
25K
91/100 品質 · 83/100 信頼
対象タグ
レビュー注記
Permission surface may require sandboxing · Quality score needs review
Agent 導入スコアカード
信頼、監査、インストール準備状況を一目で確認
公開リポジトリのメタデータ、OpenAgentSkill のレビューシグナル、保守の鮮度、インストール準備状況を組み合わせたスコアです。候補選定の目安であり、人によるレビューの代替ではありません。
品質
優秀採用度と保守性のシグナルが強い高信頼候補です。
信頼
サンドボックス限定信頼シグナルが不足または混在する有用な候補です。結果ループがタスク適合を示すまで、隔離されたワークスペースで使用してください。
監査
要レビューインストール準備、安全メタデータ、保守、採用リスクの機械可読なレビュー。
OpenAgentSkill Trust Score v5
インストール前に人のレビュー
実作業で使う前に、サンドボックスでのみ実行し、近い代替と比較してください。
スター
GitHub スター 25K
リポジトリ活動
スター 25K、フォーク 3.5K
メンテナンス
最終プッシュから 1 日
ライセンス
MIT
インストール
npx skills add alirezarezvani/claude-skills --skill adversarial-reviewer
インストール安全性
標準パッケージまたはランタイムのインストールパス
権限範囲
shell or command execution, filesystem or document access
Agent の成果
Agent の成果データはまだありません
ドキュメント
README/SKILL.md の文脈が十分です
リスク概要
本番前にレビュー
- Quality score needs review
- Permission surface needs review: shell or command execution, filesystem or document access
- Permission surface: shell or command execution, filesystem or document access
インストール準備状況
インストールパスを利用可能
- インストールパスを利用できます
- リポジトリの根拠を利用できます
- ライセンスが明示されています
- Agent-Proven の成果エビデンスはまだありません
Agent 可読メタデータ
このスキルの機械可読な判断データ。
このブロックまたは埋め込み JSON を使い、Agent がこのスキルをインストールすべきか、代替を選ぶべきか、先に人のレビューを求めるべきかを判断できます。
適したタスク
- Security and compliance ワークフロー
- Claude Code チーム
- GitHub 採用シグナルを重視するチーム
- Inspect risky files
適した Agent
インストール判断
- コマンド
- npx skills add alirezarezvani/claude-skills --skill adversarial-reviewer
- ポリシー
- レビュー
- 人によるレビュー
- はい
信頼とリスク
- 信頼
- 75/100
- 監査
- 88/100
- リスクレベル
- 要レビュー
成果ループ
- エンドポイント
- /api/agent/outcome
- イベント ID
- resolve
- 成果
- 5
インストールコマンド
npx skills add alirezarezvani/claude-skills --skill adversarial-reviewer使わない場合
- ベンダー提供の SLA が必要なチーム
- 内部セキュリティレビューのない高コンプライアンス環境
- 現在のメタデータに重大なリスクシグナルはありません
- 高リスク権限のヒント: Shell or command execution, Secrets or environment access
- Permission surface may require sandboxing
Agent セーフティ v2
44/100 · 自動インストールを避ける
Sparse or mixed signals. Useful for discovery, but not for autonomous installation.
Test manually in an isolated workspace and compare against safer alternatives.
高
Shell またはコマンド実行
Skill メタデータに端末、CLI、Shell、サブプロセス、またはコマンド実行のワークフローが含まれます。
中
ネットワークアクセス
Skill はリモートページ、API、リポジトリ、外部サービスにアクセスする可能性があります。
中
ファイルシステムアクセス
Skill はプロジェクトファイル、ドキュメント、生成物、ローカルワークスペース状態を読み書きする可能性があります。
高
Secrets or environment access
Skill metadata references credentials, tokens, environment variables, or secret-bearing workflows.
- 高リスク権限のヒント: Shell or command execution, Secrets or environment access
- Permission surface may require sandboxing
インストール先
Agent ワークフローにこのスキルをインストール
公開インストールエンドポイントからコマンド、安全チェックリスト、対象プロンプト、正規リンクを取得します。
OpenAgentSkill CLI
Resolve policy, run the source installer safely, and report a verified install receipt.
$ npx --yes https://github.com/Leon-Drq/openagentskill/releases/download/cli-v0.2.1/openagentskill-0.2.1.tgz install alirezarezvani-adversarial-reviewerAgent 解決プラン
インストール前に Agent に適合性を検証させます。
Resolve API は第一候補、代替、安全ポリシー、監査メモ、インストール先、Agent がそのまま使えるプロンプトを返します。
JSON を開く
/api/agent/resolve?task=Use%20adversarial-reviewer%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Resolve テキスト
/api/agent/resolve?task=Use%20adversarial-reviewer%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium&format=text
インストール引き継ぎ
/api/skills/alirezarezvani-adversarial-reviewer/install
Agent が確認すべきこと
- Resolve API でタスク適合と代替を確認。
- 監査・信頼スコアと安全ポリシーの警告を確認。
- Codex、Claude Code、Cursor、CLI のインストール先互換性を確認。
プロンプトをコピー
Task: Use adversarial-reviewer in this workspace.
Resolve first: https://www.openagentskill.com/api/agent/resolve?task=Use%20adversarial-reviewer%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Review install handoff: https://www.openagentskill.com/api/skills/alirezarezvani-adversarial-reviewer/install
Install command: npx skills add alirezarezvani/claude-skills --skill adversarial-reviewer
Before running it, summarize audit warnings, required permissions, and the fallback skill if install is risky.Agent 引き継ぎ
別のディレクトリではなく、インストール経路を Agent に渡します。
公開インストールエンドポイントからコマンド、安全チェックリスト、対象プロンプト、正規リンクを取得します。
インストール引き継ぎ
/api/skills/alirezarezvani-adversarial-reviewer/install
LLM テキスト形式
/api/skills/alirezarezvani-adversarial-reviewer/install?format=text
代替を探す
/api/skills/search?q=adversarial-reviewer&limit=3
Agent プロンプト
Use adversarial-reviewer for this task. Review https://www.openagentskill.com/api/skills/alirezarezvani-adversarial-reviewer/install, then install with: npx skills add alirezarezvani/claude-skills --skill adversarial-reviewerRegistry メタデータ
自動スキル選択用の Agent 可読プロファイル。
Registry API 経由で判断、信頼、監査、ユースケース、インストールのシグナルを提供し、UI をスクレイピングせずに Agent が順位付けできます。
Manifest
/api/registry/manifest/alirezarezvani-adversarial-reviewer
LLM テキスト
/api/registry/manifest/alirezarezvani-adversarial-reviewer?format=text
インストール別名
/api/registry/install/alirezarezvani-adversarial-reviewer
推奨
/api/registry/recommend?task=Use%20adversarial-reviewer%20in%20an%20agent%20workflow&limit=3
Agent 適合
Security and compliance
プラットフォーム
Claude Code
Agent 判断パネル
Security and compliance 向けの第一候補
有力候補として扱い、自分の Agent スタックで README とインストール経路を検証してください。
スタック内の役割
第一候補
主な適合
Security and compliance
信頼ラベル
本番対応
インストールパス
コマンド準備済み
使う場面
- Security and compliance ワークフロー
- Claude Code チーム
- GitHub 採用シグナルを重視するチーム
根拠
- GitHub スター 24,795
- 最近のリポジトリ活動
- インストールコマンドまたは GitHub リポジトリが利用可能
- 品質プロファイル 91/100
- OpenAgentSkill エンゲージメント 3 件
先にレビュー
- 現在のメタデータに重大なリスクシグナルはありません
実装パス
- 1サンドボックスの Agent にインストールし、Security and compliance タスクを一度最初から最後まで実行します。
- 2Compare output quality, latency, and failure behavior against at least one alternative.
- 3Promote it into production only after reviewing repository permissions, license, and maintenance signals.
信頼プロファイル
サンドボックス限定
信頼シグナルが不足または混在する有用な候補です。結果ループがタスク適合を示すまで、隔離されたワークスペースで使用してください。
GitHub 採用度
合格GitHub スター 25K
スター/フォーク活動
合格スター 25K、フォーク 3.5K; 現在のメタデータでは Issue 活動を利用できません
最近のメンテナンス
合格最終プッシュから 1 日
ライセンスの明確さ
合格MIT
良いシグナル
- AI レビュー承認済み
- インストールパスを利用できます
- リポジトリの根拠を利用できます
- 最近保守されたリポジトリ
- Large GitHub adoption signal
- インストールコマンドに明確な高リスクパターンはありません
- 成果ループは準備済みですが、最初の実行が必要です
インストール前にレビュー
- Quality score needs review
- Permission surface needs review: shell or command execution, filesystem or document access
- Permission surface: shell or command execution, filesystem or document access
- 実際の Agent 成果レポートはまだありません
- 無人インストールの前に人によるレビューが必要です
推奨アクション
実作業で使う前に、サンドボックスでのみ実行し、近い代替と比較してください。
品質プロファイル
優秀 Agent ワークフロー向けの候補
採用度と保守性のシグナルが強い高信頼候補です。
ワークフロー適合
このスキルを使うシナリオ
Reduce risk
Security and compliance
I need my agent to scan a project for security risks and summarize what needs attention.
Build and ship code
Coding agents
I need a coding agent that can understand a repository, edit code, and review pull requests.
Investigate faster
Research agents
I need my agent to research a topic, compare sources, and produce a concise report.
ワークフロー適合
完全なワークフローに追加
Inspect, patch, and verify code
Coding review agent
A workflow for software agents that inspect repositories, review pull requests, generate tests, and turn findings into shippable patches.
Find, compare, and synthesize
Research report agent
A workflow for agents that gather sources, compare claims, summarize long material, and draft useful research briefs.
Ingest, retrieve, and cite
RAG knowledge base
A workflow for document-heavy agents that ingest files, create searchable knowledge, retrieve relevant context, and answer with grounded sources.
概要
--- name: "adversarial-reviewer" description: "Adversarial code review that breaks the self-review monoculture. Use when you want a genuinely critical review of recent changes, before merging a PR, or when you suspect Claude is being too agreeable about code quality. Forces perspective shifts through hostile reviewer personas that catch blind spots the author's mental model shares with the reviewer." tier: "STANDARD" category: "Engineering / Code Quality" dependencies: "None (prompt-only, no external tools required)" author: "ekreloff" version: "2.9.0" license: "MIT" ---
# Adversarial Code Reviewer
## Description
Adversarial code review skill that forces genuine perspective shifts through three hostile reviewer personas (Saboteur, New Hire, Security Auditor). Each persona MUST find at least one issue — no "LGTM" escapes. Findings are severity-classified and cross-promoted when caught by multiple personas.
## Features
- **Three adversarial personas** — Saboteur (production breaks), New Hire (maintainability), Security Auditor (OWASP-informed) - **Mandatory findings** — Each persona must surface at least one issue, eliminating rubber-stamp reviews - **Severity promotion** — Issues caught by 2+ personas are promoted one severity level - **Self-review trap breaker** — Concrete techniques to overcome shared mental model blind spots - **Structured verdicts** — BLOCK / CONCERNS / CLEAN with clear merge guidance
## Usage
``` /adversarial-review # Review staged/unstaged changes /adversarial-review --diff HEAD~3 # Review last 3 commits /adversarial-review --file src/auth.ts # Review a specific file ```
## Examples
### Example: Reviewing a PR Before Merge
``` /adversarial-review --diff main...HEAD ```
Produces a structured report with findings from all three personas, deduplicated and severity-ranked, ending with a BLOCK/CONCERNS/CLEAN verdict.
## Problem This Solves
When Claude reviews code it wrote (or code it just read), it shares the same mental model, assumptions, and blind spots as the author. This produces "Looks good to me" reviews on code that a fresh human reviewer would flag immediately. Users report this as one of the top frustrations with AI-assisted development.
This skill forces a genuine perspective shift by requiring you to adopt adversarial personas — each with different priorities, different fears, and different definitions of "bad code."
## Table of Contents
1. [Quick Start](#quick-start) 2. [Review Workflow](#review-workflow) 3. [The Three Personas](#the-three-personas) 4. [Severity Classification](#severity-classification) 5. [Output Format](#output-format) 6. [Anti-Patterns](#anti-patterns) 7. [When to Use This](#when-to-use-this)
## Quick Start
``` /adversarial-review # Review staged/unstaged changes /adversarial-review --diff HEAD~3 # Review last 3 commits /adversarial-review --file src/auth.ts # Review a specific file ```
## Review Workflow
### Step 1: Gather the Changes
Determine what to review based on invocation:
- **No arguments:** Run `git diff` (unstaged) + `git diff --cached` (staged). If both empty, run `git diff HEAD~1` (last commit). - **`--diff <ref>`:** Run `git diff <ref>`. - **`--file <path>`:** Read the entire file. Focus review on the full file rather than just changes.
If no changes are found, stop and report: "Nothing to review."
### Step 2: Read the Full Context
For every file in the diff: 1. Read the **full file** (not just the changed lines) — bugs hide in how new code interacts with existing code. 2. Identify the **purpose** of the change: bug fix, new feature, refactor, config change, test. 3. Note any **project conventions** from CLAUDE.md, .editorconfig, linting configs, or existing patterns.
### Step 3: Run All Three Personas
Execute each persona sequentially. Each persona MUST produce at least one finding. If a persona finds nothing wrong, it has not looked hard enough — go back and look again.
**IMPORTANT:** Do not soften findings. Do not hedge. Do not say "this might be fine but..." — either it's a problem or it isn't. Be direct.
### Step 4: Deduplicate and Synthesize
After all three personas have reported: 1. Merge duplicate findings (same issue caught by multiple personas). 2. Promote findings caught by 2+ personas to the next severity level. 3. Produce the final structured output.
## The Three Personas
### Persona 1: The Saboteur
**Mindset:** "I am trying to break this code in production."
**Priorities:** - Input that was never validated - State that can become inconsistent - Concurrent access without synchronization - Error paths that swallow exceptions or return misleading results - Assumptions about data format, size, or availability that could be violated - Off-by-one errors, integer overflow, null/undefined dereferences - Resource leaks (file handles, connections, subscriptions, listeners)
**Review Process:** 1. For each function/method changed, ask: "What is the worst input I could send this?" 2. For each external call, ask: "What if this fails, times out, or returns garbage?" 3. For each state mutation, ask: "What if this runs twice? Concurrently? Never?" 4. For each conditional, ask: "What if neither branch is correct?"
**You MUST find at least one issue. If the code is genuinely bulletproof, note the most fragile assumption it relies on.**
---
### Persona 2: The New Hire
**Mindset:** "I just joined this team. I need to understand and modify this code in 6 months with zero context from the original author."
**Priorities:** - Names that don't communicate intent (what does `data` mean? what does `process()` do?) - Logic that requires reading 3+ other files to understand - Magic numbers, magic strings, unexplained constants - Functions doing more than one thing (the name says X but it also does Y and Z) - Missing type information that forces the reader to trace through call chains - Inconsistency with surrounding code style or project conventions - Tests that test implementation details instead of behavior - Comments that describe *what* (redundant) instead of *why* (useful)
**Review Process:** 1. Read each changed function as if you've never seen the codebase. Can you understand what it does from the name, parameters, and body alone? 2. Trace one code path end-to-end. How many files do you need to open? 3. Check: would a new contributor know where to add a similar feature? 4. Look for "the author knew something the reader won't" — implicit knowledge baked into the code.
**You MUST find at least one issue. If the code is crystal clear, note the most likely point of confusion for a newcomer.**
---
### Persona 3: The Security Auditor
**Mindset:** "This code will be attacked. My job is to find the vulnerability before an attacker does."
**OWASP-Informed Checklist:**
| Category | What to Look For | |----------|-----------------| | **Injection** | SQL, NoSQL, OS command, LDAP — any place user input reaches a query or command without parameterization | | **Broken Auth** | Hardcoded credentials, missing auth checks on new endpoints, session tokens in URLs or logs | | **Data Exposure** | Sensitive data in error messages, logs, or API responses; missing encryption at rest or in transit | | **Insecure Defaults** | Debug mode left on, permissive CORS, wildcard permissions, default passwords | | **Missing Access Control** | IDOR (can user A access user B's data?), missing role checks, privilege escalation paths | | **Dependency Risk** | New dependencies with known CVEs, pinned to vulnerable versions, unnecessary transitive dependencies | | **Secrets** | API keys, tokens, passwords in code, config, or comments — even "temporary" ones |
**Review Process:** 1. Identify every trust boundary the code crosses (user input, API calls, database, file system, environment variables). 2. For each boundary: is input validated? Is output sanitized? Is the principle of least privilege followed? 3. Check: could an authenticated user escalate privileges through this change? 4. Check: does this change expose any new attack surface?
**You MUST find at least one issue. If the code has no security surface, note the closest thing to a security-relevant assumption.**
## Severity Classification
| Severity | Definition | Action Required | |----------|-----------|-----------------| | **CRITICAL** | Will cause data loss, security breach, or production outage. Must fix before merge. | Block merge. | | **WARNING** | Likely to cause bugs in edge cases, degrade performance, or confuse future maintainers. Should fix before merge. | Fix or explicitly accept risk with justification. | | **NOTE** | Style issue, minor improvement opportunity, or documentation gap. Nice to fix. | Author's discretion. |
**Promotion rule:** A finding flagged by 2+ personas is promoted one level (NOTE becomes WARNING, WARNING becomes CRITICAL).
## Output Format
Structure your review as follows:
```markdown ## Adversarial Review: [brief description of what was reviewed]
**Scope:** [files reviewed, lines changed, type of change] **Verdict:** BLOCK / CONCERNS / CLEAN
### Critical Findings [If any — these block the merge]
### Warnings [Should-fix items]
### Notes [Nice-to-fix items]
### Summary [2-3 sentences: what's the overall risk profile? What's the single most important thing to fix?] ```
**Verdict definitions:** - **BLOCK** — 1+ CRITICAL findings. Do not merge until resolved. - **CONCERNS** — No criticals but 2+ warnings. Merge at your own risk. - **CLEAN** — Only notes. Safe to merge.
## Anti-Patterns
### What This Skill is NOT
| Anti-Pattern | Why It's Wrong | |-------------|---------------| | "LGTM, no issues found" | If you found nothing, you didn't look hard enough. Every change has at least one risk, assumption, or improvement opportunity. | | Cosmetic-only findings | Reporting only whitespace/formatting while missing a null dereference is worse than no review at all. Substance first, style second. | | Pulling punches | "This might possibly be a minor concern..." — No. Be direct. "This will throw a NullPointerException when `user` is undefined." | | Restating the diff | "This function was added to handle authentication" is not a finding. What's WRONG with how it handles authentication? | | Ignoring test gaps | New code without tests is a finding. Always. Tests are not optional. | | Reviewing only the changed lines | Bugs live in the interaction between new code and existing code. Read the full file. |
### The Self-Review Trap
You are likely reviewing code you just wrote or just read. Your brain (weights) formed the same mental model that produced this code. You will naturally think it looks correct because it matches your expectations.
**To break this pattern:** 1. Read the code **bottom-up** (start from the last function, work backward). 2. For each function, state its contract **before** reading the body. Does the body match? 3. Assume every variable could be null/undefined until proven otherwise. 4. Assume every external call will fail. 5. Ask: "If I deleted this change entirely, what would break?" — if the answer is "nothing," the change might be unnecessary.
## When to Use This
- **Before merging any PR** — especially self-authored PRs with no human reviewer - **After a long coding session** — fatigue produces blind spots; this skill compensates - **When Claude said "looks good"** — if you got an easy approval, run this for a second opinion - **On security-sensitive code** — auth, payments, data access, API endpoints - **When something "feels off"** — trust that instinct and run an adversarial review
## Cross-References
- Related: `engineering-team/senior-security` — deep security analysis - Related: `engineering-team/code-reviewer` — general code quality review - Complementary: `ra-qm-team/` — quality management workflows
技術詳細
- バージョン
- 2.9.0
- ライセンス
- MIT
- 最終更新
- 2026年8月22日
- 公開日
- 2026年8月22日
判断の要約
第一候補
GitHub スター 24,795
Agent 実証エビデンス
Agent 実証エビデンス
Resolve、レビュー、インストール、限定実行後の成果レポート。
- 成功率
- —
- 直近の失敗
- —
- 成果
- 0
- 出力品質
- —
- 失敗
- 0
- 非該当
- 0
- インストール数
- 0
- リスクによりブロック
- 0
- 設定が必要
- 0
- 本番
- 0
Agent の実行結果はまだありません。最初の実行では /api/agent/outcome を通じて成功、設定要件、リスクによるブロック、失敗、非該当を報告できます。
成長ループ
共有キット
adversarial-reviewer 用のシナリオベース草案です。X へ手動投稿できます。
adversarial-reviewer: Adversarial code review that breaks the self-review monoculture. Use when you want a genuinel... 24.8K stars https://www.openagentskill.com/skills/alirezarezvani-adversarial-reviewer?ref=x
任意:インストールコマンド付きの返信
Listing + install path for adversarial-reviewer: https://www.openagentskill.com/skills/alirezarezvani-adversarial-reviewer?ref=x Install: npx skills add alirezarezvani/claude-skills --skill adversarial-reviewer
掲載元
Registry により登録
この掲載は公開ソースから登録されており、メンテナー申請が承認されるまで公式として表示されません。
- 作成者
- ekreloff
- インデックス作成者
- OpenAgentSkill コミュニティインデックス
帰属は公開リポジトリまたは作成者プロフィールにリンクされています。作成者は掲載を申請して所有権シグナルを更新できます。
このスキルを申請所有者の申請
このスキル掲載を申請
この Registry により登録 掲載は ekreloff に帰属していますが、まだ公式として表示されていません。申請すると、確認済み所有者シグナルが追加され、今後の公開、インストール、監査更新の信頼性が高まります。
クリエイター被リンクキット
README にエビデンスバッジを追加
開発者がリポジトリを評価する場所で、正規掲載、現在の信頼・監査シグナル、実際の Agent-Proven エビデンスを表示します。
[](https://www.openagentskill.com/skills/alirezarezvani-adversarial-reviewer)
[](https://www.openagentskill.com/skills/alirezarezvani-adversarial-reviewer)
[](https://www.openagentskill.com/skills/alirezarezvani-adversarial-reviewer/audit)
[](https://www.openagentskill.com/skills/alirezarezvani-adversarial-reviewer)作者
ekreloff
@ekreloff
プラットフォーム適合
健全性シグナル
- GitHub スター
- 24.8K
- 品質スコア
- 54/100
- 最終 GitHub プッシュ
- 2026年8月22日
- フレームワークのヒント
- 不明
- OpenAgentSkill 閲覧数
- 3
- インストールコピー数
- 0
- 外部クリック
- 0
コミュニティシグナル
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信頼と安全性
サンドボックス限定
- GitHub 採用度GitHub スター 25K合格
- スター/フォーク活動スター 25K、フォーク 3.5K; 現在のメタデータでは Issue 活動を利用できません合格
- 最近のメンテナンス最終プッシュから 1 日合格
- ライセンスの明確さMIT合格
- README/SKILL.md の完全性メタデータには十分な利用・ワークフロー文脈があります合格
- 依存関係/ランタイムのリスクnetwork or browser surface, database surface情報