---

name: objective-review description: Replaces the quality management task of strictly auditing set objectives to eliminate defects and risks before execution. Typical use cases: (1) Physical consistency checks against the current file structure and code implementation, (2) Scrutinizing objectives against SMART criteria (specificity, measurability, feasibility, etc.), (3) Proposing improvements and encouraging re-setting of objectives towards more reliable steps.

目標レビュー (Objective Review)

設定された目標（案）を厳格に監査し、実行前に欠陥を排除するためのスキル。

プロセス (Process)

以下のチェックリストを用いて厳密な監査を行う。 各チェック項目ごとに、改善すべき点があればその場で「具体的かつ詳細な改善提案」を可能な限り多く列挙する。

1. 前提知識の監査 (Context Audit)

objective-analysis スキルと同様に最新のSSOTやコードを確認し、矛盾がないか突き合わせる。

• 事実との整合性: 目標が前提としているファイル構成やコードの実装は、現時点の ls や read_file の結果と完全に一致しているか？
  • 改善提案: (例: ファイルパスが誤っているため src/app.py に修正する。 / 関数 foo は存在しないため bar を使用する。)
• SSOTとの整合性: 承認済みのADRや仕様書（docs/, reqs/）で禁止・規定されている内容に違反していないか？
  • 改善提案:
• 用語の正確性: プロジェクトで定義されていない用語や、存在しないファイル名を勝手に使用していないか？
  • 改善提案:

2. SMART基準の監査 (SMART Audit)

objective-setting で定義された基準に対し、各項目を厳しくチェックする。

• Specific (具体性):
  • ツールとパラメータは具体的か？曖昧さはゼロか？
  • 対象ファイルのパスや、変更前後の文字列は一意に特定されているか？
  • 改善提案: (例: replace の old_string が短すぎて誤爆するリスクがあるため、前後3行を含めて指定する。)
• Measurable (計量性):
  • コマンド（pytest, grep, ls 等）による検証手順が含まれているか？
  • 「成功」と「失敗」の判定基準が明確か？
  • 改善提案:
• Achievable (達成可能性):
  • 必要な情報は全てメモリ内にあるか？
  • 未知の情報がある場合、目標は「実装」ではなく「調査」に設定されているか？
  • 改善提案:
• Relevant (関連性):
  • ユーザーの要求（Core Intent）に対して過不足はないか？
  • 改善提案:
• Time-boxed (期限):
  • 全ステップが1回の応答ターン内で確実に完了するか？
  • 改善提案:

3. レビュー結果の提示 (Presentation)

各項目で列挙された改善提案の中から、「改善することで抜け・漏れ・無理・無駄が確実に小さくなる」 価値ある指摘を厳選し、最終的なレビュー結果として提示する。

• 価値のある指摘と改善案がある場合: activate_skill{name: "objective-setting"} を実行し、目標を修正する。
• 価値のある指摘が無い場合: 完了とする。