Apache 2.0 · Claude Code の skill · 1ファイル・依存ゼロ

「たぶん大丈夫」を、
終わりにする。

6観点を fan-out し、finding ごとに敵対検証を経て、run ごとにライブ自己校正を実施。リリース判定・高リスク変更・最終ゲートのための徹底ティアです。

日常の「done と言う前」のチェックには、軽量の companion review-audit を。

Demo

実行例

$ /review-audit-pro src/auth/
 
review-audit-pro > fan-out: 6つの fresh エージェントを並行起動
 
観点: バグ [監査済] src/auth/token.py:112 — 有効期限チェック欠落
観点: 配線 [監査済] 公開関数はすべて呼び出し元あり
観点: セキュリティ [監査済] HMAC の定数時間比較を確認
観点: テスト [監査済] pytest -q → 31 passed, exit 0
観点: spec [監査済] トークン TTL は spec §4.3 と一致
観点: 回帰 [監査済] build exit 0、新規失敗なし
 
敵対検証 > 1 finding を fresh な反証エージェントへ
src/auth/token.py:112 [確認] 期限フィールド自体が存在しない
候補1件が反証成立 → 除外(ログ記録・黙過せず)
 
ライブ自己校正 >
バグ 植えた 1 / 捕捉 1 / 100% OK
配線 植えた 1 / 捕捉 1 / 100% OK
 
判定: FAIL high 1件(バグ)。根拠を添付、ツリーは無傷。
カバレッジ: 6/6 監査済 · 未監査 0
Numbers

数値で見る

計測: benchmark/ に同梱した 90 欠陥のコーパス(Python + JS/TS、6カテゴリ)上で、現行の Claude モデル(2026-06)で計測。スクリプトを実行して自分で確かめられます。

95.6%
検出率(recall)
90 欠陥中 86 件を捕捉 [証拠]: 86 / 90 · score.py
2.5%
誤検出(hallucination)率
280 findings 中 7 件が事実誤認 [証拠]: 7 / 280 · score_fp.py
6
観点、1 read-only パス
バグ · 配線 · セキュリティ · テスト · spec · 回帰
per-run
検出力の実証
ライブ自己校正。既知の欠陥を植えて、毎 run 捕捉を確認
1 file / 0 deps
フットプリント
スキル全体が1プロンプトファイル。実行依存ゼロ
自分で確かめる: python3 benchmark/score.py benchmark/results.json で recall、python3 benchmark/score_fp.py で hallucination 率を確認できます。採点は決定的で、固定した実行に対する採点は厳密です。毎コミット CI が再検証します(GitHub Actions の benchmark)。
How it works

仕組み

1

対象(read-only スナップショット)

2

計画: 6観点・既定で全部ON

3

fan-out: 観点ごとに fresh エージェント

バグ・配線・セキュリティ・テスト・spec・回帰

4

敵対検証

fresh な反証者が各 finding を DISPROVE しようとする。反証成立なら除外(ログに残す・黙過しない)。確認/未解決なら統合 + severity 順に整列

5

判定

確認済 high が1件以上: FAIL — must-fix / 全観点が監査済かつ実証済: PASS / 未監査・未実証の観点あり: INCOMPLETE

Live self-calibration

ライブ自己校正 — この実行で、バグを見つけられることを確かめる。

多くの監査は「ちゃんと見た」ことを信じてくれと言います。これは あなたのコード上で、この実行で、自分の検出力を測ります。使い捨てコピーに既知の欠陥を植え、捕まえられるか確かめます。調査した範囲では、努力を報告するだけでなく per-run で能力を実証する同種ツールを他に確認できませんでした。

1

あなたのソース(一切触らない)

2

使い捨てコピーに既知の欠陥を植える(観点ごとに1つ)

3

同じ監査をコピーに対して走らせる

4

捕捉 / 植えた数(観点ごと)を記録

5

検出力 >= 90%なら PASS を名乗れる。90%未満なら DEGRADED → その観点は INCOMPLETE

実例(live self-calibration)
観点植えた捕捉検出力判定
バグ11100%OK
配線11100%OK
セキュリティ100%DEGRADED → 観点 INCOMPLETE
使い捨てコピーを変異させますが、あなたの本物のソースは1バイトも触りません。監査前後の checksum で確認します。「検出の質」を、測られない仮定から、測られた per-run の結果に変えます。
6 lenses

6つの観点

01

正しさ / バグ

ロジックの誤り・境界条件・不正な前提(correctness / bugs)

02

配線(anti-Potemkin)

作ったが呼ばれない・dead code・完成品として出された stub(wiring — built-but-never-called, dead code)

03

セキュリティ

入力検証・認証・秘密の扱い(security)

04

テスト実効性

テストが本当に効いているか。走るだけでは足りない(test efficacy)

05

spec 準拠

実装が仕様どおりか(spec compliance)

06

回帰

テスト・ビルドを実際に走らせる。証拠は exit code だけ(regression — actually run tests/build)

各観点は「監査済 / 部分 / 未監査 / 対象外」を報告します。調べていない観点が PASS に混ざることはありません。すべての finding は fresh な反証エージェントによる確認を経てから届きます。

Principles

4つの規律

01

カバレッジの正直さ

「調べなかった」は黙った隙間ではなく、一級の出力です。調べていない観点は PASS に貢献できません。

02

敵対検証

すべての finding は、それを DISPROVE しようとする fresh-context の反証エージェントに渡されます。CONFIRMED または UNRESOLVED だけが返ってきます。偽陽性は、あなたが見る前に除外されます。

03

常に read-only

修正案は出しますが、適用はしません。前後の checksum で本物のソースが無傷だと証明します。自己校正の使い捨てコピーは実行後に破棄されます。

04

雰囲気より証拠

「監査済」と名乗るには、コマンド・grep・file:line の具体的な根拠が必要です。「大丈夫そう」は監査済ではありません。

Tiers

2つのティア

項目review-audit(companion)review-audit-pro(本ページ)
いつ 日常の「done と言う前」 リリース / 高リスク / 最終ゲート
コスト 低トークン・1パス 重い・多エージェント fan-out
方法 自分で6観点を当てる・1パス 観点ごとに fresh エージェント + finding ごとに敵対検証
検出力の実証 ライブ自己校正(per-run)
ベンチ数値 継承しない recall 95.6% · hallucination 2.5%・再現可能
Install

インストール

# clone して、Claude Code の skills に置く
$ git clone https://github.com/dualform-labs/review-audit-pro.git
$ cp -r review-audit-pro/skills/review-audit-pro ~/.claude/skills/
 
# あとは Claude Code で:
$ /review-audit-pro [target]
Honesty

正直な但し書き

正直な但し書き。14.6% の「過剰フラグ」(41/280)の多くは、配線観点が単一ファイルのテスト用 fixture の public API 関数を「未呼び出し」と指摘したものです。実際のリポでは caller があります。検出の質はモデル依存です。コーパスは小さく自作です。これらは正直な実測であり、普遍的な優位の主張ではありません。過剰フラグは隠さず開示しています。

軽量の review-audit は、深さや per-run の検出力実証が要るとき pro にエスカレーションします。任意の連携(すべて無くても穏やかに縮退・必須ではない): wiring-auditor subagent は配線観点を深め、semgrep(MCP または CLI)はセキュリティ観点を強め、codex(openai-codex プラグイン)は明示的に頼んだときだけ外部レビュアーとして使えます。無断起動はしません。

「Claude」「Claude Code」は Anthropic, PBC の商標です。review-audit-pro は独立したコミュニティのプロジェクトであり、Anthropic とは関連・提携・推奨・スポンサーのいずれの関係もありません。Claude Code への言及は、相互運用性を説明する目的に限られます。