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 review-automation-boundarygit 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/review-automation-boundary)<a href="https://agentmods.dev/skills/s977043/river-review/review-automation-boundary"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/s977043/river-review/review-automation-boundary/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/review-automation-boundary"><img src="https://agentmods.dev/badge/skills/s977043/river-review/review-automation-boundary.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 | $0.00021 | $0.02579 |
| Opus 5.5 | $0.00008 | $0.01032 |
| Sonnet 5.5 | $0.00004 | $0.00516 |
| Haiku 4.5 | $0.00002 | $0.00258 |
Grade A, and why
Review Automation Boundary Guard 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 — 157 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: 自動化可能なレビュー指摘を検出しCI/lint委譲を提案するが、コード変更を含まない差分では実行不要
Goal / 目的
- レビュー指摘の中から「自動化できるはずの指摘」を検出し、CI/lint/フォーマッタに委ねることで人間レビューの密度を高める。
- 「機械が判定できること」をレビューに持ち込まず、人間にしか判断できない設計・仕様・セキュリティ判断に集中させる。
外部実証: 「コードレビュー指摘300件を3ヶ月分類したら効いていたのは2種類だけだった」（井本 賢, 2026-07-04）は、実際に効果があった指摘は Bug/Spec 系のみだったと報告する。Style/Naming/Refactor/Arch 系は効果が低く自動化・前倒しに適するという結果は、本スキルの方針を裏付ける一次データとして参照できる。
外部実証（続報）: 「AIレビューのブロックを100PRで測ったら、70PRはno-verifyで通り抜けていた」（井本 賢, 2026-07-23）は、100 PR の実測で pre-commit hook のブロックのうち 70% が --no-verify で回避されていたと報告します。強制ゲートの守備範囲を「壊れて動かないコード」（構文エラー・smoke test 失敗）へ絞り、lint / 型 / スタイルの判定を AI レビュー側へ移したところ、ブロック後の修正率は 30% から 83% へ改善しました。この前後比較も、本スキルの方針を裏付ける一次データとして参照できます。
Non-goals / 扱わないこと
- 自動化できない判断（設計方針、セキュリティ上のトレードオフ、仕様の解釈）への言及。
- 実際のコード修正の提案（このスキルはツール設定の提案のみを行う）。
- プロジェクトのスタイルガイドや規約そのものの是非を評価すること。
- 既に CI に設定が存在するルールへの重複指摘。
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。
- 差分にソースコード（テスト/フィクスチャのみでない）の変更が含まれている
- 差分がツール設定ファイル（
.eslintrc,.prettierrc,tsconfig.json等）のみの変更ではない - inputContextにdiffが含まれている
ゲート不成立時の出力: NO_REVIEW: review-automation-boundary — 自動化境界レビューの対象となるソースコード変更が検出されない
False-positive guards / 抑制条件
- 差分内に該当ツールの設定ファイル変更が含まれている場合、そのルールは追加中と判断し指摘しない。差分外のリポジトリ設定は確認できないため、断定ではなく「設定がなければ」という条件付きで提案する。
- マイグレーションや一時的な移行期であることが PR 説明から明確な場合は抑制する。
Rule / ルール
- 差分に「フォーマッタで自動修正できるはずのパターン」（インデント、末尾スペース、クォートスタイル等）が含まれる場合、CI へのフォーマッタ追加を促す。
- 差分に「lint ルールで自動検出できるはずのパターン」（未使用変数、
console.logの残留、コメントアウトコード等）が含まれる場合、対応する lint ルールの追加を促す。 - 差分に「命名規則の逸脱」が含まれる場合、命名規則チェッカー（ESLint の
naming-conventionルール等）の追加を促す。 - import 順序の乱れ、ファイル末尾改行の欠如など、ツールで強制できる規約の逸脱を見つけた場合、人間レビューで指摘するのではなくツール設定を提案する。
Evidence / 根拠の取り方
- 指摘は差分に紐づける（
<file>:<line>で追える内容）。 - 自動化提案には具体的なツール名とルール名を添える。
- 推測を断定しない（不確実なら "可能性" として書く）。
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 · 157 lines · 21 tokens per session scan A ab6bb218a765
Review Automation Boundary Guard is a skill published in the GitHub repository s977043/river-review (7 stars, last pushed yesterday), licensed MIT. It adds 21 tokens to every session and 2,579 once invoked, about $0.0001 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
robin
Use whenever an agent creates, updates, reviews, or completes a GitHub pull request. Detect whether Robin is installed in the repository; when it is, automatically drive the PR through a bounded review, verified-fix, reply, thread-resolution, re-review, authorized-merge, and cleanup loop without requiring the user to…
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…
logic-health
Sweep a directory, module, or full codebase for logic correctness and produce a scored health dashboard with systemic patterns. Trigger when the user requests a health view — "audit the whole codebase", "health check", "health overview", "logic health overview", "audit src/", "audit auth and payments modules", "where…
run-iteration-eval
Run the Logic-Lens content-eval pipeline for one iteration and produce a scored summary.json — use to measure a skill change. Wraps scripts/run-content-evals.sh (runner, costs tokens) and scripts/grade-iteration.py (grader, free, re-runnable). ALWAYS sync the plugin cache first. Use when the user wants to "run the…
sync-skill-cache
Sync the Logic-Lens working-copy skills/ into the installed plugin cache so content-evals test the EDITED skill, not the last published one. ALWAYS run this after editing any skills//SKILL.md or guide/shared file and BEFORE running content-evals — otherwise the eval silently grades stale content and every token is…
bump-version
Bump the Logic-Lens version across all six metadata locations at once (package.json, the four plugin manifests, and the README badge), then validate. Use when cutting a release or when npm run validate reports a version mismatch.