review-to-lintlisted

# Review → Lint 吸収 reviewer のチェックリストには、LLM が数えるより script が数える方が正確で安い項目が混ざる。 この skill はその境界を引き、機械側を script へ降ろし、reviewer の注意を意味的チェックに 集中させる。先行実例: `readme_evidence.py`（readme-writer）、`adr_lint.py`（adr-writer、 ADR-0051）。分業原理は「存在 = code、内容 = LLM」（ADR-0021 が導入、ADR-0044 が ADR へ適用）と feedback: deterministic_semantic_layering（script 計測 + LLM 解釈）。 ## 0. 入口 — チェックリスト起点と履歴起点 対象 reviewer が決まっているならそのまま §1 へ。「どの reviewer / どの規約を lint 化すべきか」 から決めるなら reviewer の履歴を掘る。チェックリスト起点の棚卸しは reviewer が**明文で持つ 項目**しか出さないので、実際に反復している指摘を取りこぼす（2026-08-29 の実測: RFC-0005 の 12 候補は document / skill-asset 層のみで、`hooks/*.sh` を対象とする 3 クラスを見落としていた = 同 RFC の #13〜#15）。 **機構は作らない** — 抽出 script も回収 hook も新設しない（ADR-0055 Decision 5「回収機構は 作らない」）。1 回の手調査で足りる。2 回目を要求されたら、そのとき ADR-0055 の supersede 込みで script を提案する。 corpus と抽出の非自明点: - reviewer 報告は `~/.claude/projects/<project>/<session-id>/subagents/agent-*.jsonl`。 **親 transcript の隣ではない** - reviewer 種別は subagent 冒頭の user message で判別する。`agentType` フィールドは無く、 親 transcript とは id で繋がらない（突合は最終 assistant text と親の tool_result の一致） - 組込 `/code-review` の署名は `` `medium effort → 3+5 angles × 6 candidates …` `` - 取るのは最終 assistant **メッセージ**。`jq | tail -1` は最終**行**しか取らない （1 ファイル 100〜450KB あるので全文は読めない） - `ReportFindings` の構造化 tool_use は保存されない。抽出は自然言語パースになる **閾値を掘る前に固定する。** クラスの粒度は自由変数で、細かく切れば「台帳に無いクラス」は 必ず作れる。既定: 同一クラスが **3 回以上 かつ 2 セッション以上**、**採用実績 1 件以上**、 **退役 reviewer 由来のみのクラスは数えない**（その reviewer はもう走らないので需要が無い）。 行き先は 2 つ。**採用が反復 → lint 候補**（§1 へ）、**却下が反復 → 退役候補**（形骸規約・ review