Getting it into your agent
One page per mod, every tool's command on it. A separate URL per tool would split the same page into five that compete with each other.
npx skills add s977043/river-review --skill logic-torturinggit clone --depth 1 https://github.com/s977043/river-reviewWrote this? Show the measurements
A badge with what this costs and how it scanned, read live from this page, so it follows the numbers instead of freezing them. Markdown for a README, HTML for a documentation site or a project page.
[](https://agentmods.dev/skills/s977043/river-review/logic-torturing)<a href="https://agentmods.dev/skills/s977043/river-review/logic-torturing"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/s977043/river-review/logic-torturing/github.svg" alt="Measured on agentmods" height="20"></a>Or the 80×15 button, for a site that already has a row of RSS and ATOM ones. Only the verdict fits; the numbers stay here.
<a href="https://agentmods.dev/skills/s977043/river-review/logic-torturing"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/s977043/river-review/logic-torturing.svg" alt="Reviewed on agentmods" width="80" height="20"></a>What it costs to keep this loaded
Counted locally with the o200k_base tokenizer, which is exact for GPT models; Claude uses its own tokenizer and its counts differ. Treat this as one consistent yardstick across the catalogue rather than a bill. Prices are per million input tokens.
| Model | Per session | Once invoked |
|---|---|---|
| Fable 5.1 | $0.00057 | $0.01799 |
| Opus 5 | $0.00028 | $0.00899 |
| Sonnet 5 | $0.00011 | $0.00360 |
| Haiku 4.5 | $0.00006 | $0.00180 |
Grade A, and why
Logic Torturing 論理検証 scanned grade A with 0 findings against 26 rules in 11 categories — prompt injection, anti-refusal, data exfiltration, privilege escalation, supply chain, agent snooping, system-prompt leakage, SSRF and excessive agency — measured 5d ago.
A static scan of the body, not an audit. Every finding is printed with the line that produced it so you can judge whether it matters here. A mod is markdown that instructs an agent; that is exactly why what it instructs is worth reading.
Nothing flagged
None of the 26 patterns this scan looks for appear in this file: no shell pipes, no recursive deletes, no credential paths, no hidden text, no instruction-override or anti-refusal phrasing, no agent-config snooping. That is not a guarantee, it is the absence of the things that are checkable.
How it starts
The opening of the file, as written. The whole thing — 134 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
Pattern declaration
Primary pattern: Reviewer Secondary patterns: Inversion Why: 論理検証はチェックリスト型評価が主だが、判断を含まない変更では実行を止めるゲートが必要
Goal / 目的
- 変更に含まれる設計判断・技術選択・実装方針の論理的な穴を徹底的に突き、確証バイアスを排除する。
- 「なぜその選択なのか」「他の選択肢はなぜ棄却されたのか」「前提が変わっても成立するか」を問い続け、判断の耐久性を検証する。
- 既定 CI レビューでは自動発火しない(
/challenge等の明示呼び出し向け)。
Non-goals / 扱わないこと
- コードスタイルや命名規則の指摘。
- 既知のバグパターンの検出(それは他のスキルの役割)。
- 著者の判断を否定すること自体が目的ではない(より強固な判断にすることが目的)。
Pre-execution Gate / 実行前ゲート
このスキルは以下の条件がすべて満たされない限りNO_REVIEWを返す。
- 差分に設計判断・技術選択・実装方針の判断を含む変更がある
- 変更が機械的なもの(リネーム、フォーマット、依存更新のみ)ではない
- inputContextにdiffが含まれている
ゲート不成立時の出力: NO_REVIEW: logic-torturing — 論理検証の対象となる判断が検出されない
False-positive guards / 抑制条件
- ADRや設計ドキュメントですでに代替案とトレードオフが十分に記述されている場合は重複指摘しない。
- 些末な判断(変数名の選択、import順序など)には適用しない。
Rule / ルール
検証フレームワーク
変更内の判断を発見したら、以下の5つの問いを順に適用する:
- 前提の検証: 「この判断が依存している前提は何か?その前提は常に成立するか?」
- 代替案の検証: 「他にどんな選択肢があったか?なぜそれらは劣るのか?」
- 境界条件の検証: 「この判断が破綻する条件は何か?入力の極端値、負荷の増大、依存の変化」
- 整合性の検証: 「この判断は既存のアーキテクチャ/設計原則と矛盾しないか?」
- 可逆性の検証: 「この判断が間違いだとわかったとき、元に戻せるか?コストは?」
判断の検出基準
以下のシグナルから「判断」を検出する:
- 新しいデータ構造・スキーマの導入
- 依存ライブラリの追加・変更
- アルゴリズムやデータフローの変更
- エラーハンドリング戦略の選択
- API設計(エンドポイント、レスポンス形式)の決定
- 設計ドキュメントの「Decision」「選定理由」セクション
制約
- 論理的な穴の指摘は最大 5 件。判断への影響が大きいものを優先。
- 各指摘には必ず「問い」と「なぜこれが問題か」と「強化方法」を含める。
- 反論のための反論はしない。建設的な問いに限定する。
Evidence / 根拠の取り方
- 判断箇所を差分の具体的な行に紐づける(
<file>:<line>)。 - 問いの根拠を既存コード、設計原則、業界標準から引用する。
- 「〜の可能性がある」と「〜である」を明確に区別する。
Output / 出力フォーマット
すべて日本語。
(logic-torturing):1: [要約] この変更で最も検証が必要な判断は〈1文〉
<file>:<line>: [論理検証1] <判断の要約>
問い: <この判断の論理的な穴を突く質問>
なぜ問題か: <この穴が放置された場合の具体的なリスク>
強化方法: <判断をより強固にするためのアクション>
<file>:<line>: [論理検証2] ...
Good / Bad Examples
Good
src/core/skill-dispatcher.mjs:112: [論理検証] スキル選択でファイルパターンのみを基準にしている判断
問い: ファイルパターンだけでスキルの適用可否を判断しているが、同じパスに設計変更とフォーマット変更が混在する場合、過剰なスキルが発火しないか?
なぜ問題か: 不要なスキルの発火はレビューコスト増加と誤検知増加に直結する。差分の内容(セマンティクス)を考慮しないパターンマッチは、ファイル数の増加に比例して精度が劣化する。
強化方法: パターンマッチ後に差分の変更種別(構造変更/スタイル変更/コメントのみ)を判定するフィルタを追加する。
What this file has done since we first saw it
Hashed on every crawl. A supply-chain change to an agent config is a question of when, not whether, so the history is kept rather than the latest state alone.
- 5d ago First seen · 134 lines · 57 tokens per session scan A e16045ca296f
Logic Torturing 論理検証 is a skill published in the GitHub repository s977043/river-review (3 stars, last pushed today), licensed MIT. It adds 57 tokens to every session and 1,799 once invoked, about $0.0003 per session on Opus 5. A static security scan graded it A with 0 findings. No closer match exists in the catalogue, so it is treated as the original; first seen 2026-09-03.
Other skills, from other repositories
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omnicheck-github
Use when checking if PR review findings have been applied — verifies both OmniForge-generated and human reviewer comments against the current diff, posts nudge replies on unaddressed threads.
omnicreate-gitlab
Use when creating a GitLab merge request (OmniForge). Auto-populates title and description from commits, supports draft MRs, labels, assignees, reviewers, and issue linking.