Context Budget Tuning

Pattern declaration

Primary pattern: Reviewer Secondary patterns: Tool Wrapper Why: .river-review の context 設定変更時に、reviewMode プリセット選択 / token・char 上限 / ranking weights をモデル仕様と照合してレビューする educator スキル。

Goal / 目的

• .river-review.{yaml,json} の context.reviewMode / context.budget / context.ranking 変更が モデル仕様 (model.modelName) と整合しているか をレビューで確認する。
• reviewMode: tiny | medium | large プリセットの 既定値 (1024 / 4000 / 16000 max tokens) と explicit budget の優先関係を理解させる。
• ranking weights (pathProximity / symbolUsage / siblingTest / commitRecency) の 0.0〜1.0 範囲 とスキーマキー名を schema (src/config/schema.mjs) と照合する。

Guidance

reviewMode プリセット既定値 (src/lib/context-presets.mjs)

reviewMode	maxTokens 既定	想定モデル
tiny	1024	コンテキスト窓の小さいモデル / 短い PR
medium	4000	gpt-4o-mini / sonnet 級モデルの通常 PR
large	16000	大型モデルでの深掘りレビュー

• 明示的 context.budget がある場合は 常に preset より優先 する。
• budget.maxTokens の上限は schema で 64000、maxChars は 200000 まで。

モデル仕様との整合チェック

• context.budget.maxTokens は 使用する model.modelName の公式仕様（または運用上採用している実効 context window） を超えないように設定する。プロバイダの仕様変更で値は変動するため、本スキルでは具体値を固定しない。
• 小型モデル（例: gpt-4o-mini 級）に large プリセット (16000 token) を当てると、モデルの実効 context window を超える分は切捨てられて redundant になり、コストのみ増える。プリセットの maxTokens がモデル仕様の上限を上回らないか を確認する。
• 逆に大型モデルに tiny プリセット (1024 token) を当てている場合は、context が不足してレビュー品質が落ちる可能性を指摘する。

ranking weights のレビュー

• キーは schema 定義 (pathProximity / symbolUsage / siblingTest / commitRecency) と一致しなければならない。古い名称（symbolOverlap / testAffinity）は #728 で廃止済み。
• contextRankingSchema.weights は .strict() のため、未知キーを含む設定は 設定ロード時に Unknown key エラーで失敗 する（silently 無視されない）。古い名称が残っている設定は CI でも気付かれず動き続けることはなく、即座に明示的なエラーになる。
• 各 weight は 0.0〜1.0。合計が 1 を超えても問題ないが、scoreContextCandidate が weighted average を取るため相対比のみが意味を持つ。