【作業フローの確認】
分析したい作業フローを教えてください。
 
1.作業名: [作業の名称]
2.目的: [この作業で達成したいこと]
3.頻度: [どのくらいの頻度で実施するか]
4.所要時間: [1回あたりの作業時間]
5.担当者: [誰が実施するか]

作業名: コードレビュー実施
目的: コード品質を確保し、バグやセキュリティ問題を早期発見する
頻度: プルリクエストごと（1日5〜10回）
所要時間: 1回あたり30分〜1時間
担当者: シニアエンジニア、テックリード
 
開始条件:
-プルリクエストが作成される
-CI/CDパイプラインが成功する
 
終了条件:
-レビューコメントが全て解決される
-承認者が2名以上Approveする
-マージ可能な状態になる

作業名: レビュー
目的: 確認する
頻度: たまに
所要時間: 適当
担当者: 誰か

【コードレビュー実施フロー】
 
ステップ1: プルリクエスト確認
-入力: プルリクエストURL
-処理: PR内容、変更ファイル、コミットメッセージを確認
-出力: レビュー対象の特定、優先度判断
-判断基準: 変更規模、影響範囲、緊急度
 
ステップ2: 静的解析結果確認
-入力: CI/CDパイプライン結果
-処理: linter、型チェック、セキュリティスキャン結果を確認
-出力: 自動検出された問題リスト
-判断基準: エラーがゼロであること
 
ステップ3: コード品質チェック
-入力: 変更されたコード
-処理: コーディング規約、設計原則、ベストプラクティスに照らしてチェック
-出力: 品質問題リスト、改善提案
-判断基準: コーディング規約、SOLID原則、セキュリティガイドライン
 
ステップ4: テストカバレッジ確認
-入力: テスト実行結果、カバレッジレポート
-処理: テストの網羅性、テストの品質を確認
-出力: テスト改善提案
-判断基準: カバレッジ80%以上、エッジケースのテストが含まれる
 
ステップ5: レビューコメント作成
-入力: 品質問題リスト、改善提案
-処理: コメントの優先度付け、具体的な修正案の作成
-出力: レビューコメント
-判断基準: 建設的、具体的、実行可能
 
ステップ6: 承認判断
-入力: 全てのチェック結果、レビューコメント
-処理: 承認可否を判断
-出力: Approve or Request Changes
-判断基準: 重大な問題がゼロ、軽微な問題は許容範囲内

ステップ1: 確認する
ステップ2: チェックする
ステップ3: 終わり

【自動化分析結果】
 
ステップ1: プルリクエスト確認
-自動化可能性: 高
-自動化難易度: 容易
-自動化効果: 中
-理由: GitHub APIで情報取得可能、基本的な分析は自動化できる
-手作業部分: 優先度の最終判断（レビュー者の経験に基づく）
 
ステップ2: 静的解析結果確認
-自動化可能性: 高
-自動化難易度: 容易
-自動化効果: 高
-理由: CI/CD結果の取得と解析は完全自動化可能
-手作業部分: なし
 
ステップ3: コード品質チェック
-自動化可能性: 中
-自動化難易度: 中程度
-自動化効果: 高
-理由: コーディング規約チェックは自動化可能だが、設計原則の評価は難しい
-手作業部分: アーキテクチャレビュー、設計の妥当性判断
 
ステップ4: テストカバレッジ確認
-自動化可能性: 高
-自動化難易度: 容易
-自動化効果: 高
-理由: カバレッジレポートの解析は完全自動化可能
-手作業部分: テストの品質評価（テストが適切かどうか）
 
ステップ5: レビューコメント作成
-自動化可能性: 中
-自動化難易度: 中程度
-自動化効果: 中
-理由: 定型的なコメントは自動生成可能、建設的なコメントは難しい
-手作業部分: 具体的な修正提案、コンテキストに応じたアドバイス
 
ステップ6: 承認判断
-自動化可能性: 中
-自動化難易度: 中程度
-自動化効果: 低
-理由: ルールベースの判断は可能だが、最終承認は人間が行うべき
-手作業部分: 最終的な承認判断

全部自動化できる

【スキル分類結果】
 
ワークフロースキル候補:
 
1.pull-request-analyzer
   -責任範囲: プルリクエストの内容を分析し、レビュー対象を特定する
   -入力: プルリクエストURL
   -出力: レビュー対象の特定、優先度判断、変更サマリー
   -依存: なし
 
2.static-analysis-checker
   -責任範囲: CI/CD静的解析結果を確認し、問題を抽出する
   -入力: CI/CDパイプライン結果
   -出力: 問題リスト、重要度分類
   -依存: なし
 
3.code-quality-reviewer
   -責任範囲: コード品質をチェックし、改善提案を作成する
   -入力: 変更されたコード、コーディング規約
   -出力: 品質問題リスト、改善提案
   -依存: coding-conventions
 
4.test-coverage-analyzer
   -責任範囲: テストカバレッジを確認し、テスト改善提案を作成する
   -入力: テスト実行結果、カバレッジレポート
   -出力: カバレッジ分析結果、テスト改善提案
   -依存: なし
 
5.review-comment-generator
   -責任範囲: レビューコメントを生成し、優先度付けを行う
   -入力: 品質問題リスト、改善提案
   -出力: レビューコメント
   -依存: review-comment-guidelines
 
コンベンションスキル候補:
 
1.coding-conventions
   -責任範囲: コーディング規約（命名規則、フォーマット、ベストプラクティス）を定義
   -カテゴリ: 命名規則、コードレイアウト、設計原則
   -良い例/悪い例: あり
 
2.review-comment-guidelines
   -責任範囲: レビューコメントのガイドライン（建設的、具体的、実行可能）を定義
   -カテゴリ: コメントの書き方、優先度付け、フィードバックの伝え方
   -良い例/悪い例: あり

スキル: レビュー全部

【推奨スキル構成】
 
ワークフロースキル (5個):
-pull-request-analyzer: プルリクエストの内容を分析し、レビュー対象を特定する
-static-analysis-checker: CI/CD静的解析結果を確認し、問題を抽出する
-code-quality-reviewer: コード品質をチェックし、改善提案を作成する
-test-coverage-analyzer: テストカバレッジを確認し、テスト改善提案を作成する
-review-comment-generator: レビューコメントを生成し、優先度付けを行う
 
コンベンションスキル (2個):
-coding-conventions: コーディング規約を定義
-review-comment-guidelines: レビューコメントのガイドラインを定義
 
【実行順序】
 
1.pull-request-analyzer (並列実行可能)
2.static-analysis-checker (並列実行可能)
3.code-quality-reviewer (coding-conventionsに依存)
4.test-coverage-analyzer (並列実行可能)
5.review-comment-generator (review-comment-guidelinesに依存)
 
【実装優先順位】
 
優先度1（必須）:
-coding-conventions
-pull-request-analyzer
-static-analysis-checker
-code-quality-reviewer
 
優先度2（推奨）:
-test-coverage-analyzer
-review-comment-guidelines
-review-comment-generator
 
【自動化効果見積もり】
 
現状: 1回あたり30分〜1時間（手作業）
自動化後: 1回あたり10分〜15分（自動+人間の最終判断）
削減効果: 約60%〜75%の時間削減

スキルをいくつか作る

ステップ1: レビューする
ステップ2: 終わり

自動化可能性: たぶんできる