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記事がAI生成特有の不自然な表現を含んでいないか自動検出し、著者らしい自然な言い換えを提案します。 文体の一貫性（敬語統一、一人称統一、段落構成など）を実地チェックし、読みにくい部分を指摘できます。 誤字脱字・技術用語のスペルミス・マークダウン記法の崩れを一括スキャンして修正案を示します。 見出しの構成、コードブロックの説明、画像の挿入位置、補足・注意の使い方など、読みやすさを総合判定できます。 Zennに技術記事を公開する前に品質チェックしたい執筆者 AIに生成させた記事を人間らしく修正する必要がある人 長編記事の自動校正で作業時間を短縮したい人 記事の下書きから公開まで一貫した品質基準を保ちたい人 Zenn記事レビュースキルは4つの並列サブエージェントで構成。（1）AIくさい表現チェック：「～と言えるでしょう」「～において」「画期的な」「及び」など赤信号表現と「非常に」「一方で」など黄信号表現を検出、著者の自然な文体（「してみました」「いいなーと思い」「かもしれません」など）への修正案提示。（2）文体自然さ：「です・ます」調統一、一人称統一、技術用語初出説明、段落長・文長チェック、接続詞バリエーション確認、「はじめに」と「まとめ」の構成確認。（3）誤字脱字・表記：日本語誤字、技術用語スペルミス、助詞誤り、括弧対応、マークダウン崩れ、全角半角混在、句読点統一。（4）読みやすさ：記事ゴール明確性、見出し粒度、段落長、コードブロック言語指定・説明、画像説明、リンク形式、メッセージボックス活用、前提条件明記、まとめの唐突性チェック。結果はテーブル形式で行番号・現在表現・修正案・重要度を明記し出力します。

作成したコード実装プランをAIが自動で技術的に検査し、問題点や改善提案をレポートします。 既存のシステムアーキテクチャとの整合性を確認し、設計矛盾や重複実装の可能性を指摘します。 見落とされやすいエッジケース（想定外の入力、例外処理、境界値）をレビューで検出できます。 変更すべきファイルが抜けていないか、影響範囲の漏れを事前に特定して修正できます。 ユーザー承認前にプランの問題を発見・修正できるため、後戻りを削減して開発効率を向上させます。 AIコード生成機能でプランを作成した直後、品質確認したい開発者 大規模な実装変更の漏れやリスクを事前に検出したいテックリード・アーキテクト 実装プランをユーザーに提示する前に技術的な正確性を保証したい開発チーム 既存コードベースへの影響を最小化したい保守性重視のプロジェクト OpenAI Codex CLIを使ってプラン妥当性を検証します。実行手順は：(1)プランファイルのパス確認（Plan作成時のファイルパスまたは引数指定）、(2)codex execコマンドで「実装プランをレビューしてください。技術的妥当性、既存アーキテクチャとの整合性、リスク、影響範囲の漏れを指摘してください」とプランテキストを入力、(3)レビュー結果を日本語で要約してユーザーに報告、(4)重大な問題があれば修正後にExitPlanModeを実行します。レビュー観点は「プランの実現可能性・技術的妥当性」「既存アーキテクチャとの整合性」「見落としているエッジケースやリスク」「影響範囲の漏れ（変更すべきファイルが抜けていないか）」です。

コミット前の未完成コード、またはブランチ全体を、プロジェクト規約に基づいて自動的にレビューし、品質問題やセキュリティリスクを日本語で指摘します。 コード品質・可読性、バグやセキュリティ脆弱性、パフォーマンス問題、テストカバレッジの不足、プロジェクト規約との乖離を同時にチェックできます。 組織固有の開発ルール（例：SSE実装方式、テストフレームワーク、API設計パターン）を CLAUDE.md で定義しておくと、それに基づいた統一的なレビューが自動で行われます。 コードレビューの手間を減らしたい開発チームリーダー プロジェクト規約を確実に遵守させたいテックリード 本番環境へのコミット前に品質チェックを自動化したい開発者