brmdias/investigate

Skill für Untersuchungs-Workflow

Automatisiert den vollständigen TAM-Untersuchungsprozess für Kundenprobleme.

Verwendung

/investigate <kundenname> <problembeschreibung>

Beispiele:

• /investigate LSEG "Webhook-Timeout-Fehler"
• /investigate "Network International" "BeyondTrust-Plugin-Authentifizierung"
• /investigate Roche "Scheduler startet Jobs nicht"

Was dieses Skill tut

Führt den vollständigen Untersuchungs-Workflow aus CLAUDE.md aus:

1. Kundenprofil finden – Kundenumgebungsdetails lokalisieren und lesen
2. Wissensdatenbank durchsuchen – Ähnliche Untersuchungen und Best Practices finden
3. Dokumentation prüfen – Prüfen, ob das Verhalten dokumentiert ist
4. Im Code verifizieren – Produktquellcode nach tatsächlichem Verhalten durchsuchen
5. Externe Tracker prüfen – GitHub Issues und Jira nach bekannten Fehlern/Entwicklung durchsuchen
6. Testumgebung empfehlen – Passende Sandbox basierend auf Problemtyp vorschlagen
7. Ergebnisse zusammenfassen – Strukturierte Zusammenfassung mit Verweisen erstellen
8. Untersuchung dokumentieren – Neue Untersuchungsdatei in investigations/ mit Vorlage erstellen

Anleitung

Wenn dieses Skill aufgerufen wird, folgen Sie diesen Schritten:

Schritt 1: Parameter extrahieren

Aus den Argumenten identifizieren:

• customer_name: Der Kunden-/Unternehmensname
• issue_keywords: Schlüsselbegriffe, die das Problem beschreiben (Fehlermeldungen, Funktionen, Komponenten)

Schritt 2: Kundenprofil finden

Grep pattern="<customer_name>" path="customers/" output_mode="files_with_matches"

Wenn gefunden:

• Read die Kundendatei
• Notieren: Umgebung (Cloud/On-Prem), Rundeck-Version, Größe, vergangene Probleme
• Kundenkontext für später speichern

Wenn nicht gefunden:

• Notieren: „Kundenprofil nicht gefunden – möglicherweise Neukunde oder erste Interaktion“
• Untersuchung fortsetzen

Schritt 3: Wissensdatenbank durchsuchen

Ähnliche Untersuchungen:

Grep pattern="<issue_keywords>" glob="investigations/**/*.md" output_mode="content" -C 3

Verwandte Best Practices:

Grep pattern="<issue_keywords>" glob="best-practices/**/*.md" output_mode="content" -C 2

Für jedes Ergebnis:

• Dateipfad, Datum (aus Dateiname bei Untersuchung) und wichtigste Erkenntnisse notieren
• Identifizieren, ob exakte Übereinstimmung oder ähnliches Muster
• Lösungen oder Workarounds extrahieren

Schritt 4: Dokumentation prüfen

Grep pattern="<issue_keywords>" path="repositories/docs/" output_mode="content" -C 2

Feststellen:

• Ist dies dokumentiertes Verhalten?
• Gibt es Konfigurationsoptionen oder bekannte Einschränkungen?
• Entspricht die Dokumentation der Kundenerwartung?

Schritt 5: Im Produktcode verifizieren

Grep pattern="<relevante_klasse_oder_methode>" path="repositories/rundeckpro/" output_mode="content" head_limit=50

Suchen nach:

• Tatsächlichem Implementierungsverhalten
• Standardwerten oder Konstanten
• Quellen von Fehlermeldungen
• Versionsspezifischer Logik

Schritt 6: Externe Tracker prüfen

GitHub-Community-Issues (über Runlayer-Connector):

GitHub über den Runlayer-Connector abfragen. Rufen Sie search_tools auf, um das GitHub-Issue-Such-Tool zu finden, dann execute_tool, um rundeck/rundeck und rundeckpro/rundeckpro nach <issue_keywords> in offenen und geschlossenen Issues zu durchsuchen (Limit ~10 pro Repository). Verwenden Sie kein Shell-Kommando gh.

Jira-Entwicklungs-Tracking (über Runlayer-Connector):

Jira über den Runlayer-Connector abfragen. Rufen Sie search_tools auf, um das Jira-Issue-Such-Tool zu finden, dann execute_tool mit dem genauen tool_name und den zurückgegebenen Argumenten, um das Projekt RUN nach <issue_keywords> zu durchsuchen, sortiert nach Aktualisierungsdatum (entsprechende JQL: project=RUN AND text~"<issue_keywords>" ORDER BY updated DESC). Rufen Sie keine mcp__atlassian__*-Tools direkt auf.

Für jedes relevante Ergebnis:

• Issue-Nummer, Status und Zusammenfassung notieren
• Prüfen, ob in einer bestimmten Version behoben
• Erwähnte Workarounds notieren

Schritt 7: Testumgebung empfehlen

Führen Sie dies nur aus, wenn Sandbox-Umgebungen verfügbar sind. Wenn nicht, notieren: „Keine Sandbox-Umgebungen verfügbar – lokales WAR für schnelle Reproduktion empfehlen“. Basierend auf den Problemmerkmalen eine Sandbox empfehlen:

Entscheidungslogik: Analysieren Sie die verfügbaren Sandbox-Umgebungen und schlagen Sie die am besten geeignete vor. Referenz: Read .claude/memory/sandbox-environments.md für Verbindungsdetails, falls nötig Stellen Sie in diesem Skill keine Verbindung zur Sandbox her – geben Sie nur eine Empfehlung ab.

Schritt 8: Strukturierte Zusammenfassung erstellen

Ergebnisse in diesem Format bereitstellen:

# Untersuchungszusammenfassung: <kundenname> - <problembeschreibung>

## Kundenkontext
- **Profil:** [gefunden/nicht gefunden]
- **Umgebung:** [Cloud/On-Prem, Version, Größe]
- **Vergangene Probleme:** [relevante Historie, falls vorhanden]

## Wissensdatenbank-Erkenntnisse

### Ähnliche Untersuchungen
- [investigation-file.md](pfad) - <kurze Zusammenfassung>
- [Status: gelöst/workaround/offen]

### Relevante Best Practices
- [best-practice-file.md](pfad) - <kurze Zusammenfassung>

## Dokumentationsstatus
- **Dokumentiert:** [Ja/Nein/Teilweise]
- **Referenzen:** [Dateipfade mit Zeilennummern]
- **Wichtige Details:** [relevante Konfiguration, Einschränkungen oder Anleitung]

## Code-Analyse
- **Komponente:** [Klassen-/Methodennamen]
- **Verhalten:** [tatsächliches Implementierungsverhalten]
- **Quelle:** [datei_pfad:zeilennummer]

## Externer Tracker-Status

### GitHub Issues
- rundeck/rundeck#<nummer> - <zusammenfassung> [status]
- rundeckpro/rundeckpro#<nummer> - <zusammenfassung> [status]

### Jira Issues
- RUN-<nummer> - <zusammenfassung> [status, Fix-Version falls zutreffend]

## Empfohlene Testumgebung
**Umgebung:** [AWS EKS / AWS EC2 / Lokales WAR / PDT-RDTAM]
**Grund:** [Datenbanktyp / Problemspezifika / Testanforderungen]
**Verbindung:** Siehe .claude/memory/sandbox-environments.md

## Nächste Schritte
1. [Sofortige Aktion]
2. [Testempfehlung]
3. [Anleitung zur Kundenkommunikation]

## Verwandte Ressourcen
- Kundenprofil: [Pfad, falls vorhanden]
- Untersuchungen: [Liste verwandter Dateien]
- Best Practices: [Liste anwendbarer Leitfäden]
- Dokumentation: [wichtige Dokumentseiten]

Qualitätsrichtlinien

Gründlich, aber prägnant:

• Nicht jedes Suchergebnis einbeziehen – relevante Erkenntnisse priorisieren
• Dateipfade für alle Referenzen angeben (z. B. investigations/2026-03-15-issue.md:45)
• Unbekanntes klar kennzeichnen („Keine ähnlichen Fälle gefunden“ statt vager Aussagen)

Handlungsrelevante Erkenntnisse liefern:

• Ergebnisse nicht nur auflisten – Muster synthetisieren
• Wenn mehrere Untersuchungen dieselbe Lösung zeigen, hervorheben
• Wenn Dokumentation und Code widersprüchlich sind, explizit kennzeichnen

Kundenkontext berücksichtigen:

• Empfehlungen an die Umgebung des Kunden anpassen (Cloud vs. On-Prem, Version)
• Auf vergangene Probleme verweisen, falls relevante Muster existieren
• Testumgebungsempfehlung an deren Setup anpassen

Fehlerbehandlung

Wenn Kunde nicht gefunden:

• Untersuchung ohne Kundenkontext fortsetzen
• Notieren: „Empfehlung: Kundenprofil erstellen, falls wiederkehrende Interaktion“

Wenn keine Wissensdatenbank-Ergebnisse:

• Breitere Suchbegriffe versuchen
• Notieren: „Neuartiges Problem – dokumentieren als Untersuchung nach Lösung erwägen“

Wenn externe Tracker nicht verfügbar:

• Tool-Fehler notieren
• Mit verfügbaren Informationen fortfahren
• Manuelle Prüfung vorschlagen: „GitHub-Suche fehlgeschlagen – Issues in rundeck/rundeck manuell prüfen“

Wenn Problembeschreibung mehrdeutig:

• Mit verfügbaren Schlüsselbegriffen bestmöglich arbeiten
• Notieren: „Mehrdeutige Problembeschreibung – Suche umfasste: [verwendete Begriffe auflisten]“
• Vorschlagen: „Suche mit spezifischen Fehlermeldungen oder Komponentennamen verfeinern“

Schritt 9: Untersuchung dokumentieren

Nach Abschluss der Untersuchung und Vorlage der Zusammenfassung eine neue Untersuchungsdatei zur Dokumentation der Erkenntnisse erstellen:

Dateierstellung:

investigations/YYYY-MM-DD-kurz-kebab-case-beschreibung.md

Vorlage verwenden: Read investigations/TEMPLATE.md für die Struktur

Ausfüllen mit:

• Titel: Kurze Beschreibung des Problems
• Datum: Heutiges Datum (Format YYYY-MM-DD)
• Kunde: Kundenname aus der Untersuchung
• Produktbereich: Relevante Komponente (Webhooks, Jobs, Nodes usw.)
• Tags: Aus ähnlichen Untersuchungen gefundene sowie problemspezifische Tags
• Problemstellung: Vom Benutzer bereitgestellte Problembeschreibung
• Umgebungsdetails: Aus Kundenprofil (falls gefunden)
• Untersuchungsschritte: Zusammenfassung der durchgeführten Suchschritte
• Ursache: Falls während der Untersuchung identifiziert
• Lösung/Behebung: Falls in Wissensdatenbank oder Dokumentation gefunden
• Verwandte Dokumentation: Während der Suche entdeckte Referenzen
• Code-/Dokumentationsreferenzen: Dateipfade mit Zeilennummern aus Suchergebnissen
• Notizen/Lernerfahrungen: Alle Muster oder Erkenntnisse aus der Untersuchung

Nach Dateierstellung:

1. investigations/INDEX.md mit neuem Eintrag aktualisieren:
   • In entsprechenden Kategoriebereich einfügen
   • In chronologische Tabelle einfügen
   • Tags im Abschnitt „Schnellsuche nach Tag“ hinzufügen
   • Datum „Zuletzt aktualisiert“ aktualisieren

Hinweise

• Untersuchung erstellt dauerhaften Eintrag in der Wissensdatenbank
• Durchschnittliche Ausführungszeit: 30-60 Sekunden für Suche + 2-3 Minuten für Dokumentation
• Alle Erkenntnisse sind Recherche – tatsächliche Tests sind in der empfohlenen Umgebung weiterhin erforderlich
• Für strategische Positionierungsberatung separat Read .claude/memory/tam-advisory-philosophy.md aufrufen
• Dokumentation stellt sicher, dass Wissen erfasst und für zukünftige Untersuchungen durchsuchbar ist