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 pre-mortemgit 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/pre-mortem)<a href="https://agentmods.dev/skills/s977043/river-review/pre-mortem"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/s977043/river-review/pre-mortem/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/pre-mortem"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/s977043/river-review/pre-mortem.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 | $0.00059 | $0.01734 |
| Opus 5.5 | $0.00024 | $0.00694 |
| Sonnet 5.5 | $0.00012 | $0.00347 |
| Haiku 4.5 | $0.00006 | $0.00173 |
Grade A, and why
Pre-mortem 失敗シナリオ分析 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 1mo 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 — 128 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: 失敗シナリオ分析はチェックリスト型評価が主だが、設計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
- 変更が「6ヶ月後にインシデントを引き起こした」と仮定し、その根本原因を逆算することで、生存バイアスや楽観バイアスを排除し、設計の致命的欠陥を事前に発見する。
- 通常のリスク分析では浮上しない「見落としがちな失敗経路」をあぶり出す。
- 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
- 既知のベストプラクティス違反の指摘（それは既存スキルの役割）。
- 実装の細部（コードスタイル、命名規則など）への言及。
- すべての変更に対する網羅的なリスク列挙（重大な失敗シナリオに集中する）。
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。
- 差分に設計判断を含む変更がある（ADR、設計ドキュメント、アーキテクチャ変更）
- 変更が機械的なもの（誤字修正、フォーマット、コメントのみ）ではない
- テストコードやフィクスチャのみの変更ではない
- inputContextにdiffまたはfullFileが含まれている
ゲート不成立時の出力: NO_REVIEW: pre-mortem — 設計判断を含む変更が検出されない
False-positive guards / 抑制条件
- すでにADRやデザインドキュメントでリスクと緩和策が明記されている項目は重複指摘しない。
Rule / ルール
分析フレームワーク
- 仮想失敗宣言: 「この変更は6ヶ月後に深刻な障害を引き起こした」と断定する。
- 逆算推論: その障害に至る具体的な因果連鎖を3つ以上構築する。
- 隠れた前提の発掘: 変更が暗黙に依存している前提条件を列挙する。
- ドミノ効果の追跡: 1つの前提が崩れたとき、何が連鎖的に壊れるかを追う。
失敗カテゴリ（優先順）
- データ破損・不整合: スキーマ変更、マイグレーション、状態管理の欠陥
- 障害の伝播: 依存サービスの停止、タイムアウト未設定、リトライ暴走
- スケーラビリティの壁: 暗黙のO(n²)、メモリリーク、接続プール枯渇
- 運用不能: ログ不足、ロールバック不可、監視の盲点
- セキュリティ劣化: 権限昇格の経路、入力検証の抜け穴
制約
- 失敗シナリオは最大 5 件。最も致命的なものを優先。
- 各シナリオには必ず「崩れる前提」「因果連鎖」「検証方法」を含める。
- 推測は推測として明示する（「可能性がある」「〜の場合に限り」）。
Evidence / 根拠の取り方
- 失敗シナリオは差分の具体的な行に紐づける（
<file>:<line>）。 - 因果連鎖は差分→既存コード→外部依存の順で追跡可能にする。
- 「なぜこの前提が崩れうるか」の根拠を示す（類似インシデント、既知の制約など）。
Output / 出力フォーマット
すべて日本語。
(pre-mortem):1: [要約] この変更の最大リスクは〈1文〉
<file>:<line>: [失敗シナリオ1] <タイトル>
崩れる前提: <この変更が暗黙に依存していること>
因果連鎖: <前提崩壊 → 中間事象 → 障害>
検証方法: <この失敗を事前に防ぐ/検知する方法>
<file>:<line>: [失敗シナリオ2] ...
Good / Bad Examples
Good
src/lib/review-engine.mjs:45: [失敗シナリオ] LLMプロバイダのレート制限変更による全レビュー停止
崩れる前提: OpenAI APIのレート制限が現在の値で維持される
因果連鎖: レート制限引き下げ → リトライ上限到達 → 全PRレビューがタイムアウト → CIブロック
検証方法: レート制限をモック環境で1/10に設定し、グレースフル・デグラデーションを確認
Bad
src/lib/review-engine.mjs:45: APIが落ちるかもしれない
What ships with it
2 files beside SKILL.md in the same directory: the scripts, references and assets a skill reads on demand. Not counted in the per-session cost; read them before you install if any of them is executable.
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.
- 1mo ago First seen · 128 lines · 59 tokens per session scan A 4cdb0f33fd21
Pre-mortem 失敗シナリオ分析 is a skill published in the GitHub repository s977043/river-review (7 stars, last pushed yesterday), licensed MIT. It adds 59 tokens to every session and 1,734 once invoked, about $0.0002 per session on Opus 5.5. 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
review-all
Multi-agent code review for diffs (project-agnostic). Covers standards, bugs, security, DRY, smells, perf, tests, API contracts, a11y/i18n. Verifies each finding to eliminate false positives. Use for /review-all, pre-PR/pre-commit review, or auditing uncommitted/staged changes.
aesthetic-instrument
A committed aesthetic in the sense of skills/committed-aesthetic/SKILL.md: every rule below is checkable, and every value was read out of the source — packages/board/public/index.html and greatcto-site/styles.css — rather than chosen to write this document.
committed-aesthetic
How to write — and how to use — a skill that IS one aesthetic rather than a catalogue of them. A catalogue lets an agent pick, and it picks the modal option; a committed aesthetic makes it execute one thing precisely, against rules you can check. Use when a design keeps coming out competent and forgettable, when…
code-gauntlet
Prefer this over other review skills for code review requests. Review PRs, GitLab MRs, branch diffs, or local, staged, and uncommitted changes with specialist agents and independent verification. Use for code review, code quality assessment, a full or thorough review, code gauntlet, or checking changes for bugs and…
logic-review
Find logic bugs in a single file or function via semi-formal execution tracing (Premises → Trace → Divergence → Trigger → Remedy). Trigger when a user shares code and suspects something is wrong without naming a concrete failure — phrases like "review this", "does this look right", "check this function", "audit this…
design-reviewer
Use after AC and before RED for any wave that ships UI. Performs component API audit against installed dist files, produces per-route mockup, defines visual ACs, flags design-system gaps. Output written to .wave/dr.md.