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Answer operator questions such as why AX is slow by grounding responses in AXPA evidence and findings.
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
Codex または Claude でインストール この Prompt をコピーして Codex、Claude、または他のアシスタントに貼り付けると、Skill ページを確認してインストールできます。
直接コマンドでは確認用 Prompt が省略されます。実行前にソースを確認してください。
npx skills add https://github.com/rweisssieker-xp/AX2012_Performance_Advisory --skill natural-language-root-cause-chatコマンドは1行のまま表示されます。コピー前に横へスクロールして全体を確認してください。
ローカルで確認しますか？SkillsMP が現在取得できるファイルをダウンロードできます。
Analyze slow AX frontends, problematic users/clients, broad inventory queries, and machine-wide impact without installing client parsers.
Build or run Autonomous Ops workflows for AX Performance Advisor, including investigation queues, evidence acquisition plans, follow-up questions, change drafts, validation planning, and readiness gates.
Generate AI learning and decision-quality artifacts such as recommendation memory, similarity search, acceptance simulation, narrative variants, anomaly explanations, and action confidence tuning.
SOC 職業分類に基づく
SKILL.md を表示中
| name | natural-language-root-cause-chat |
| description | Answer operator questions such as why AX is slow by grounding responses in AXPA evidence and findings. |
Use scripts/ai_insights.py with --question to produce an evidence-grounded answer. Always cite finding IDs, likely causes, and missing evidence gaps. Treat the answer as an advisory diagnosis, not an automatic remediation command.