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investigate
構造化されたバグ調査・デバッグワークフロー。デバッグログの挿入による実行時情報の収集、仮説駆動の原因特定、試行ログの自動生成を行う。Trigger - "動かない", "バグ", "エラー", "原因調査", "investigate", "debug", "なぜ失敗する"
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構造化されたバグ調査・デバッグワークフロー。デバッグログの挿入による実行時情報の収集、仮説駆動の原因特定、試行ログの自動生成を行う。Trigger - "動かない", "バグ", "エラー", "原因調査", "investigate", "debug", "なぜ失敗する"
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基于 SOC 职业分类
| name | investigate |
| description | 構造化されたバグ調査・デバッグワークフロー。デバッグログの挿入による実行時情報の収集、仮説駆動の原因特定、試行ログの自動生成を行う。Trigger - "動かない", "バグ", "エラー", "原因調査", "investigate", "debug", "なぜ失敗する" |
デバッグログを武器に、推測ではなく事実に基づいて根本原因を特定する。
/investigate # 直近のエラーから調査開始
/investigate auth token expire # 特定の問題を調査
$ARGUMENTS で調査対象を指定。省略時は直近のエラー出力やユーザーの症状報告から開始。
問題を1文で定義する。曖昧なまま調査を始めない。
## Investigation: [問題の1文要約]
- 症状: [何が起きているか]
- 期待動作: [何が起きるべきか]
- 再現条件: [いつ発生するか]
情報が不足している場合は、AskUserQuestion で確認する。 推測で埋めない。
確認すべき典型的な不足情報:
以下を並列で実行:
git log -10 --oneline, git diff)コードを読むだけでは原因がわからない場合、推測する前にデバッグログを入れて実行する。
何がわからない?
│
├─ そもそも到達しているか不明 ──► 通過確認ログ
├─ 値が想定と違う可能性 ────────► 変数ダンプログ
├─ 条件分岐のどちらに入るか不明 ► 分岐トレースログ
└─ 処理の順序・タイミングが不明 ► タイムスタンプ付きログ
| 言語 | ログ手法 | プレフィックス |
|---|---|---|
| Dart/Flutter | debugPrint() | [DEBUG-INVESTIGATE] |
| Swift | print() or os_log | [DEBUG-INVESTIGATE] |
| TypeScript/JS | console.log() | [DEBUG-INVESTIGATE] |
| Python | print() or logging.debug() | [DEBUG-INVESTIGATE] |
プレフィックスは必ず付ける — 後で一括削除するため。
情報収集とデバッグログの結果から仮説を3つ立てる。最も可能性が高い順に並べる。
### 仮説
1. [最有力] 〇〇が原因 — 根拠: [ログ出力/証拠]
2. [次点] △△が原因 — 根拠: [ログ出力/証拠]
3. [可能性低] □□が原因 — 根拠: [ログ出力/証拠]
仮説なしにコードを変更してはならない。 ログ出力という事実に基づかない仮説は弱い。可能なら必ずログで裏取りする。
ログ出力が不明瞭、またはユーザーの症状と仮説が噛み合わない場合は、AskUserQuestion でユーザーに追加情報を求める。 例:
仮説1から順に検証する。各試行を記録する:
### 試行1: [仮説の要約]
- 根拠: [デバッグログで得た事実]
- 変更: [何をどのファイルで変えたか]
- 検証: [実行したコマンドと結果]
- 結果: ✅ 解決 / ❌ 未解決(理由: ...)
試行結果?
│
├─ ✅ 解決 ──────► デバッグログを削除 → 修正サマリーを報告。終了
├─ ❌ 試行3回未満 ─► 次の仮説へ(Step 5 に戻る)
└─ ❌ 3回失敗 ────► STOP → 試行ログをユーザーに提示し判断を仰ぐ
解決後、デバッグログを必ず全て削除する。
プレフィックスで一括検索して漏れがないことを確認する。デバッグログをコミットしてはならない。
3回失敗した場合、ユーザーに報告する:
## 調査行き詰まり報告
3回の試行で解決に至りませんでした。
### デバッグログで判明した事実
- [ログから得られた確定情報]
### 試行履歴
1. [アプローチ] → [結果]
2. [アプローチ] → [結果]
3. [アプローチ] → [結果]
### 共通の失敗パターン
[なぜ全てダメだったかの分析]
### 提案
- [別のアプローチ案]
DEBUG-INVESTIGATE プレフィックスで一括検索・削除<!-- post-mortem agent appends entries here --> <!-- Format: - [HASH8] [YYYY-MM-DD] : (hits: N, source: T-XXXX) -->
Run a kill-spawn UI/UX prototyping feedback loop from a 1-sentence brief. Hearing → brief/flow → designer → evaluator (max 15 rounds, fresh context per round) → HITL. Uses HTML + Tailwind CDN single-file output for minimum-viable verification.
アプリ開発の起点。ユーザーの要求から KPI → Spec → Story → (UI screens) の 4 段収束レビューループで設計ドキュメント一式を生成する。Ticket は作らず、/generate が lazy materialization する。Trigger: アプリ作って, 〜を作りたい, 設計して, spec, 仕様, 企画
テストの報酬ハックを検出し、AC カバレッジを確認する。context:fork で実装者から独立。
E2E + UI/デザイン評価。アプリを実動テストし、AC 検証 + デザイン4軸評価を行う。Trigger: E2Eテスト, 受け入れテスト, UIチェック, デザイン評価
自律開発 harness の内側ループ orchestrator。Story から lazy に Sprint Contract を交渉し、決定論 tier 判定 (T1/T2/T3) で fork 構成を選択、atomic skill 群をチェインして 1 sprint を完遂する。旧 /tdd-cycle と /ticket-cycle を統合。Trigger: /generate <story-id>, /generate --dry-run, sprint実行
TDD GREEN phase - テストを通す実装を作成。context:fork で tester コンテキストから分離。