openclaw-skill-systematic-debugging は何をしますか？
概要
このスキルは、AIエージェントがソフトウェアのバグを系統的かつ反復可能なプロセスで特定・修正するための手法を定義します。
目的
- デバッグを試行錯誤から構造化された手順へと変革する。
- バグ修正の時間短縮と品質向上を実現する。
- AIエージェントと人間の開発者が同じフレームワークで協調できるようにする。
対象プラットフォーム
- Claude Code
- Cursor
- Codex CLI
- その他のAIコードエージェント
デバッグプロセス
フェーズ1: 問題の再現と観察
- バグの明確な再現手順を特定する。
- 再現手順をコード化する（例：テストケース、スクリプト）。
- 実際にバグを再現し、観察結果を記録する。
フェーズ2: 仮説の立案
- 観察結果に基づき、原因に関する仮説を1つ以上立てる。
- 各仮説に対して、検証方法を定義する。
- 仮説を優先順位付けする（可能性が高いものから順に）。
フェーズ3: 検証と原因特定
- 優先順位に従い仮説を検証する。
- 検証結果を記録する（成功／失敗）。
- 原因が特定されるまで繰り返す。
- 原因が特定されたら、正確な修正範囲を定義する。
フェーズ4: 修正と確認
- 最小限の変更で修正を実装する。
- 修正が既存のテストを壊さないことを確認する。
- 元の再現手順でバグが修正されたことを確認する。
- 関連するエッジケースも正常に動作することを確認する。
フェーズ5: 振り返りと文書化
- 根本原因を文書化する。
- 修正内容とその理由を記録する。
- 同種のバグを防ぐためのプロセス改善点を特定する。
使用方法
AIエージェントに以下のようなプロンプトで指示します：
バグ「<バグの簡単な説明>」を系統的デバッグ手法を使って修正してください。
問題の再現手順から始め、各フェーズを明示的に進めてください。
貢献
このスキルの改善提案は、IssueまたはPull Requestで受け付けています。