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Statusnone420/agent-skills

困難なバグ、フレーキーテスト、パフォーマンス回帰の根本原因を、タイトな再現ループで特定します。簡単な修正が効かないバグや再現しないバグに使用します。明白なエラーには使用しません。

agent-skills とは?

このスキルは、AIエージェント(例:Claude Code、Cursor、Codex)向けに設計された、困難なバグの診断と修正のための体系的なアプローチを提供します。主な目的は、強力な仮説を立てる前に、高速で具体的な合格/不合格シグナルを構築することです。このスキルは、再現、最小化、仮説立案、プローブ、修正のロック、クリーンアップの6ステップからなる反復ループを中心に構成されています。各ステップは、問題の根本原因を効率的に特定し、修正を確実なものにするための明確なガイドラインを提供します。また、2回の修正試行失敗後の仮説再確認、パフォーマンス回帰時のベースライン計測とプロファイリング、テストシームの欠如の報告など、重要なルールも含まれています。このスキルは、再現が難しい不安定なバグやパフォーマンス問題のトラブルシューティングに特に有用であり、AIエージェントが人間の開発者と協調して作業する際の共通言語を提供します。

対応~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/Statusnone420/agent-skills/tree/HEAD/adapters/claude/plugins/agent-skills/skills/diagnosing-bugs

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ドキュメント

バグの診断

強力な理論を形成する前に、高速で具体的な合格/不合格シグナルを構築してください。コマンド、出力、トレース、保存されたアーティファクトから機密情報を秘匿化してください。

ループ

  1. 再現する。 ユーザーの正確な症状に達し、このバグで失敗する1つのコマンドを作成します。タイトな再現スクリプトがない場合は、references/feedback-loop.md を参照してください。
  2. 最小化する。 入力、ステップ、呼び出し元、設定を1つずつ削除します。失敗に必要なものだけを残します。
  3. 仮説を立てる。 3〜5つのランク付けされた反証可能な原因を挙げます。それぞれについて、それを確認または却下する観測結果を挙げます。
  4. プローブする。 一度に1つの変数を変更します。デバッガーまたは境界に焦点を当てたインストルメンテーションを優先します。一時的なログには、固有の [DEBUG-...] プレフィックスをタグ付けします。
  5. 修正をロックする。 最小の実際の再現を、適切な公開シームで失敗する回帰テストに変換します。最小の修正を適用します。テストと元の再現スクリプトを再実行します。
  6. クリーンアップする。 一時的なインストルメンテーションとハーネスを削除します。原因、証拠、修正、および残っているカバレッジギャップを報告します。

ルール

  • 2回の修正試行が失敗した後は、停止します。別のパッチを試す前に、仮説または設計を再確認してください。推測を積み重ねないでください。
  • パフォーマンス回帰の場合は、コードを変更する前にベースラインを測定し、プロファイリングまたはバイセクションを実施します。ログだけではパフォーマンス診断にはなりません。
  • 正しいテストシームが存在しない場合は、その旨を伝えてください。修正後、$codebase-design を使用して、欠落しているシームに構造的な作業が必要かどうかを判断してください。
  • 元の症状がなくなり、回帰チェックに合格した場合にのみ、成功を主張してください。

Individual skills in this repo

This repo contains 4 individual skills — each has its own dedicated page.

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