Codex Reviewer

OpenAI Codex CLIを使用してドキュメントやコードのレビューを依頼するスキル。GPT-5.4モデルをhigh推論モードで呼び出し、深い分析によるレビューを実行。レビュー結果を指定フォルダに出力し、その内容を確認・分析する機能を提供。コードレビュー、ドキュメントレビュー、設計書レビュー、テスト計画レビューなど、専門的なレビューが必要な場面で使用。

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Table of Contents

1. Overview

OpenAI Codex CLIを活用して、コードやドキュメントの専門的なレビューを実行するスキルです。全レビュータイプで GPT-5.4 モデルを high推論モードで使用し、徹底的な分析を行います。

2. Prerequisites

  1. Codex CLIのインストール 
    npm install -g @openai/codex
# または
brew install --cask codex
  2. 認証設定 
    codex login
  3. 推奨: プロファイル設定 (~/.codex/config.toml) 
    # デフォルトプロファイル
[profiles.deep-review]
model = "gpt-5.4"
model_reasoning_effort = "high"
approval_policy = "never"

3. Quick Start 

# コードレビュー
python3 scripts/run_codex_review.py \
  --type code \
  --target src/ \
  --output ./reviews

# ドキュメントレビュー
python3 scripts/run_codex_review.py \
  --type document \
  --target docs/spec.md \
  --output ./reviews

4. How It Works

Phase 1: レビュー依頼の準備

  1. レビュー対象の確認
    • ファイルパスまたはディレクトリパスを特定
    • レビュータイプを決定（コード/ドキュメント/設計/テスト）
    • レビュー観点を明確化
  2. 出力先フォルダの準備
    • レビュー結果を保存するフォルダを作成または確認
    • 例: ./reviews/, ./code-reviews/, ./doc-reviews/

Phase 2: Codex CLIによるレビュー実行

重要: run_codex_review.py スクリプトは常に --full-auto モードで実行されます。 これにより、ユーザー承認なしでCodexがコマンドを自動実行します。 また、スクリプトは内部定義のプロファイルを使用するため、~/.codex/config.toml のプロファイル設定は参照されません。

スクリプトを使用したレビュー（推奨）: ```bash

コードレビュー

python3 scripts/run_codex_review.py
–type code
–target src/
–output ./reviews

See the skill’s SKILL.md for the full end-to-end workflow.

5. Usage Examples

  • コードの品質レビュー、セキュリティレビュー、パフォーマンスレビューが必要な時
  • 設計書、仕様書、技術ドキュメントのレビューが必要な時
  • テスト計画、テストケースのレビューが必要な時
  • プルリクエストの詳細レビューが必要な時
  • 外部の専門的な視点でのレビューを得たい時

6. Understanding the Output

  • A structured response or artifact aligned to the skill’s workflow.
  • Reference support from 2 guide file(s).
  • Script-assisted execution using 2 helper command(s) where applicable.
  • Reusable output that can be reviewed, refined, and incorporated into a wider project workflow.

7. Tips & Best Practices

  • Begin with the smallest realistic sample input so you can validate the workflow before scaling up.
  • Keep skills/codex-reviewer/SKILL.md open while working; it remains the authoritative source for the full procedure.
  • Review the most relevant reference files first instead of scanning every guide: codex_config_guide.md, review_prompts.md.
  • Run helper scripts on test data before using them on final assets or production-bound inputs: run_codex_review.py, analyze_review.py.
  • Preserve intermediate outputs so you can explain assumptions, diffs, and follow-up actions clearly.

8. Combining with Other Skills

  • Combine this skill with adjacent skills in the same category when the work spans planning, implementation, and review.
  • Browse the broader category for neighboring workflows: category index.
  • Use the English skill catalog when you need to chain this workflow into a larger end-to-end process.

9. Troubleshooting

  • Re-check prerequisites first: missing runtime dependencies and unsupported file formats are the most common failures.
  • If a helper script is involved, run it with a minimal sample input before applying it to a full dataset or repository.
  • Compare your input shape against the reference files to confirm expected fields, sections, or metadata are present.
  • When output looks incomplete, inspect the script arguments and rerun with explicit input/output paths.

10. Reference

References:

  • skills/codex-reviewer/references/codex_config_guide.md
  • skills/codex-reviewer/references/review_prompts.md

Scripts:

  • skills/codex-reviewer/scripts/analyze_review.py
  • skills/codex-reviewer/scripts/run_codex_review.py