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MUST USE this skill for:

• Code review after implementation (data science focus)
• Quality checks with ruff, pyright, pytest
• Data leakage detection in ML code
• Statistical validity verification
• Architecture compliance checks

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コードレビュースキル

データサイエンスプロジェクト向けの体系的レビュー。

レビューカテゴリ

レビューモード

ファイルパス・内容から自動判定:

0. 設計原則チェック（最優先・Critical）

これらの違反は必ず指摘する。過剰実装は技術的負債。

YAGNI (You Aren't Gonna Need It)

Copy□ すべての機能が明示的に要求されているか？
  → "将来使うかも"で実装した機能がないか？
□ 抽象化は3回以上使われることが確定しているか？
  → 使用箇所が2回以下の抽象化・基底クラスがないか？
□ ヘルパー関数は3回以上使われるか？
  → 1-2回しか使われていないヘルパー関数がないか？
□ 設定ファイル・DSLは明示的に要求されているか？
  → 不要な設定レイヤーがないか？

KISS (Keep It Simple, Stupid)

Copy□ 最もシンプルな解決策が選ばれているか？
  → 複雑なデザインパターンの過剰適用がないか？
□ クラスは適切なサイズか？
  → 200行超える場合（Pipeline除く）、適切に分割されているか？
□ ネストは3段階以内か？
  → 深いネストは関数抽出で解消されているか？
□ メソッドシグネチャはシンプルか？
  → 引数が4個以上ある場合、DTOにまとめられないか？
□ 不要なラッパーメソッドがないか？
  → 注入されたProcessorを呼び出すだけのメソッドは不要
  → 例: _step_xxx() が self._processor.process() を呼ぶだけ
  → 直接Processorを呼び出すべき

SRP (Single Responsibility Principle)

Copy□ 各クラスの責務は1つか？
  → クラスの説明に"and"が含まれていないか？
□ 各メソッドの操作は1つか？
  → メソッド名に"and"が含まれていないか？
□ ProcessorにI/O処理が含まれていないか？
  → I/O処理はdata_io/に分離されているか？

1. コード品質チェック

アーキテクチャ準拠

Copy□ schemas/: DTOのみ、s_*.py命名
□ interface/: Protocolのみ、I*命名
□ processor/: Stateless、I/O禁止
□ domain/: ビジネスロジック
□ pipelines/: オーケストレーションのみ

型安全性・不変性

Copy□ 公開APIに型注釈があるか？
□ Any型が使われていないか？
□ DTOのin-place変更がないか？
□ model_copy(update=...)を使用しているか？

2. データリーク検出（重点項目）

時間的リーク（時系列必須）

Copy□ 未来データが訓練に混入していないか？
  → 例: 翌日の売上を当日の特徴量に使用
□ Time Series CVを使用しているか？
  → ランダム分割は時系列では禁止
□ 週/月集計が未来を含んでいないか？

ターゲットリーク

Copy□ 目的変数から派生した特徴量がないか？
  → 例: 売上合計から計算した平均単価
□ 予測時点で利用不可能な情報がないか？
□ 異常に高い精度の特徴量がないか？

前処理順序リーク

Copy□ スケーリング/欠損値処理はCV内で実施か？
  → train/test分割前の全データfit禁止
□ 特徴量選択はCV内で実施か？
□ 各fold独立に前処理しているか？

3. 統計的妥当性

交差検証

Copy□ 適切なCV戦略か？
  → 時系列: TimeSeriesSplit / BlockedCV
  → グループ: GroupKFold
  → 不均衡: StratifiedKFold
□ fold数は十分か？（通常5-10）
□ nested CVでハイパラ調整しているか？

評価指標

Copy□ 問題に適した指標か？
  → 不均衡: F1, MCC, AUC-PR（Accuracy禁止）
  → 回帰: MAE, RMSE, MAPE
□ 複数指標を報告しているか？
□ ベースライン（ダミー/単純モデル）と比較しているか？

統計検定

Copy□ p値だけでなく効果量も報告しているか？
□ 多重比較補正を行っているか？
□ 検定の前提条件を確認しているか？

4. 再現性

Copy□ 乱数シードが固定されているか？
  → np.random.seed(), random.seed(), torch.manual_seed()
□ 依存バージョンが記録されているか？
□ 結果を再実行で再現できるか？

5. レポート保存

レビュー完了後、必ずマークダウンレポートを保存する。

ファイル配置

Copy_docs/reviews/{issue-name}/{yyyyMMddHHmm}.md

ブランチ名が{layer}/{issue-name}の形式もしくは{issue-name}になっています。

例:

Copy_docs/reviews/1-feat-implement-wmape/202601051026.md
_docs/reviews/2-feat-implement-bias-calculation/202601051130.md

レポート構成

レビューレポートは以下の構成で作成する:

1. Header: 日付、ブランチ、レビュワー、レビューモード
2. Executive Summary: 全体ステータス、品質ツール結果、主要チェック項目
3. Quality Tools Results: ruff format, ruff check, pyright, pytest の詳細結果
4. Design Principles Review: YAGNI/KISS/SRP チェック結果
5. Architecture Compliance: ディレクトリ構造、命名規則、DI確認
6. Type Safety & Immutability: 型注釈、DTO不変性、ClassVar使用
7. Data Leak / Statistical Validity / Reproducibility: 該当する場合のみ
8. Verified Items: 問題なかった項目のリスト
9. Issues Found & Fixed: Critical, Important, Suggestions に分類
10. Final Verdict: 承認/却下、強み、品質メトリクス、推奨事項
11. Files Reviewed: レビュー対象ファイルのリスト
12. Appendix: ツール出力の詳細（該当する場合）

ブランチ名・タイムスタンプ取得

Copy# ブランチ名取得
git branch --show-current

# タイムスタンプ取得
date '+%Y%m%d%H%M'

レポート作成フロー

1. 品質ツール実行 → 結果収集
2. 各カテゴリチェック → 問題・確認項目記録
3. レポート構成に従ってマークダウン作成
4. _docs/reviews/{branch-name}/YYYYMMDDHHMM.md に保存
5. ユーザーにファイルパスを報告

出力フォーマット（レビュー中の対話用）

レビュー実行中はこの形式でユーザーに報告:

Copy## Review: [ファイルパス]
Mode: 探索的 / 本番

### Critical（必須対応）
- Q: [質問形式で問題を指摘]
  → なぜ問題か: [理由]
  → 参照: [関連するガイドライン]

### Important（推奨対応）
- Q: [質問形式で問題を指摘]
  → なぜ問題か: [理由]

### Suggestions（提案）
- [改善案]

### Verified（確認済み）
- ✓ [問題なかった項目]

レビュー完了後、上記「レポート保存」セクションに従ってマークダウンファイルを作成・保存すること。

品質ツール

実行順序

Copy# 1. フォーマット適用
uv run ruff format .

# 2. Lint自動修正
uv run ruff check --fix .

# 3. 型チェック
uv run pyright src scripts tests

# 4. テスト実行
uv run pytest

チェックのみ（修正なし）

Copyuv run ruff format --check .
uv run ruff check .
uv run pyright src scripts tests
uv run pytest

品質基準

結果分析

ruff エラー例:

Copysrc/processor/transformer.py:15:5: F841 Local variable `x` is assigned but never used

→ 未使用変数を削除または使用

pyright エラー例:

Copysrc/domain/builder.py:23:12 - error: Argument of type "str" cannot be assigned to parameter "data" of type "SalesRecord"

→ 型不一致を修正

pytest 失敗例:

CopyFAILED tests/src/schemas/test_s_records.py::test_validation - AssertionError

→ テストまたは実装を修正

トラブルシューティング

詳細リファレンス

• データリーク検出: references/leakage.md
• 統計的妥当性: references/statistical.md
• コード品質: references/code-quality.md