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/xs-xangi-kaizen

xangi 上で起きた事象(再投稿・cron が回らない・データ不整合・想定外の動作・エラー等)の調査・根本原因分析・横展開・報告を行い、明示依頼時にだけ修正する汎用スキル。「調査して」「原因調べて」「再発防止」「横展開して」「xangi-kaizen」「事象を分析して」で発動。

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ai-assistant-workspace
13723 skills
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$ npx -y skills add karaage0703/ai-assistant-workspace --skill xs-xangi-kaizen --agent claude-code

How it fires

How this skill gets triggered: by you, by Claude, or both.

  • Fires itselfAuto-invocation. Claude auto-loads it when your prompt matches the work.Auto-invocation is when the right skill fires by itself at the right moment, driven by a FLOW.md router and a hook, instead of you invoking it by name. It is the difference between a skill being installed and a skill actually getting used.Read the full definition →
  • You can call itInvoke it directly when you want it.
  • Slash command/xs-xangi-kaizen

Context preview

The summary Claude sees to decide when to auto-load this skill.

xangi 上で起きた事象(再投稿・cron が回らない・データ不整合・想定外の動作・エラー等)の調査・根本原因分析・横展開・報告を行い、明示依頼時にだけ修正する汎用スキル。「調査して」「原因調べて」「再発防止」「横展開して」「xangi-kaizen」「事象を分析して」で発動。

SKILL.md

xs-xangi-kaizen.SKILL.md
name: xs-xangi-kaizen
description: xangi 上で起きた事象(再投稿・cron が回らない・データ不整合・想定外の動作・エラー等)の調査・根本原因分析・横展開・報告を行い、明示依頼時にだけ修正する汎用スキル。「調査して」「原因調べて」「再発防止」「横展開して」「xangi-kaizen」「事象を分析して」で発動。

xangi-kaizen

AIアシスタントで起きた事象を調査し、根拠のある原因と対策を報告する。xangi固有のコマンドは、その環境で利用できる場合だけhelpを確認して使う。

スキルの背景・設計思想・参考文献は [README.md](./README.md) を参照。

調査範囲と回復記録

  • 「原因を調べて」「対策を教えて」は診断依頼。原因・証拠・対策案を報告し、コード・設定変更や再起動には進まない。
  • 「修正して」など変更まで明示された場合は、その範囲で修正・検証へ進む。記録の保存は変更作業の許可とは区別する。
  • 失敗後に回復しても、日時・タスク・最初の症状・回復操作・結果・根拠を日次記録に短く残す。認証情報や秘密は記録しない。
  • 単発の回復は短い記録に留め、同因反復・結果欠落・データ損失の懸念がある場合は詳細調査へ進む。意図した失敗テストやユーザーの中止は事故と数えない。

原則

1. **フェーズを飛ばさない** — 「事象整理」を飛ばすと検証ポイントを見失う。「横展開」を飛ばすと同じ事故を別箇所で繰り返す 2. **想定で終わらせず証拠で詰める** — 「たぶん」を提出物にしない。仮説 → 証拠(git log / reflog / mtime / 履歴出力) → 検証 3. **真因が特定できるまで実装に進まない** — 表面的な対症療法は再発の温床 4. **コードで推測する前に、事象が出た実際のターンのログを必ず開く** — とくに「変な応答が返った」「空だった」「想定と違う出力」系。コードを読んで fallback を見つけると「原因はこれ」と早合点しがちだが、それは「どこで出るか」であって「そのターンで実際に何が起きたか」ではない。先に Phase 2 で対象 bot の session log / tool-trajectory を開き、そのターンの生データを確定してから、コードで「なぜそうなったか」を辿る。

5フェーズのワークフロー

Phase 1: 事象の整理(既知問題チェック含む)

何が起きた / いつ / どこで(チャンネル・対象スキル)。事実を時系列で整理する。

**ステップ:**

1. 引用メッセージ・チャンネル履歴を取得して事象の輪郭をつかむ

   xangi tool discord_history --count 30
   xangi tool discord_history --channel <ID> --count 50

2. 関係するスキル名・cron スケジュール・関連ファイルを箇条書きで把握する 3. **過去事例(KEDB = Known Error Database)を必ず確認** — `[NOTES_DIR]` の過去 xangi-kaizen ノートを事象キーワードで grep

   # xangi-kaizen タグの全事例
   grep -rl '#xangi-kaizen' [NOTES_DIR] | sort

   # 対象スキル名・キーワードで絞り込み
   grep -rl '#<対象スキル名>' [NOTES_DIR]
   grep -rl 'state\|cron\|<キーワード>' [NOTES_DIR]/*xangi-kaizen* 2>/dev/null

ヒットした事例は中身を読む。似た症状だけで同因とせず、今回と過去の発生条件・ログ・変更点を比較してから対策の適用可否を判断する。

Phase 2: ログ調査

複数のソースを横断的に追う。一つの観点で結論を出さない。

**ステップ 0(重要): 調査対象 bot の workspace を特定する。** xangi は bot ごとに別 workspace・別プロセスで動く構成を取りうる。複数 bot を運用している場合、手元の workspace だけを見ても対象 bot の事象は写っていないことがある。

# Docker 運用の場合: bot がどのコンテナか確認
docker ps --format '{{.Names}}\t{{.Image}}'

# コンテナの workspace マウント元を確認
docker inspect <container> --format '{{range .Mounts}}{{.Source}} -> {{.Destination}}{{println}}{{end}}' | grep '/workspace'

特定した `<bot-workspace>` 配下の `logs/sessions/` と `logs/tool-trajectory/` を見る。環境変数やチャンネル割り当ては各 bot の `.env` で確認する。

| 観点 | コマンド/対象 | |------|--------------| | state ファイル | `[STATE_DIR]/*_state.json`、`references/*_last_check.json` 等の中身と `stat -c "%y %n"` | | git 履歴 | `git log -p --all -- <path>`、`git show <commit>:<path>` | | git reflog | `git reflog --since=<時刻>`(ブランチ切替・rebase・reset の追跡) | | cron / schedule | `xangi tool schedule_list 2>&1 \| grep -B2 -A3 <キーワード>` | | セッションログ(生応答) | 対象 bot の `<bot-workspace>/logs/sessions/*.jsonl`。事象の出たチャンネル ID で `grep -rl <channelId>` → 該当ファイルの当該ターンを開き、assistant result を確認 | | tool-trajectory ログ | `<bot-workspace>/logs/tool-trajectory/*.jsonl`。tool search / loop / drift / stream buffer / cache などのイベントが時系列で残る | | 該当スクリプト/コード | `skills/<name>/scripts/`、または対象リポのソース。ログで事象を確定した後に「なぜそうなるか」を辿る | | 投稿履歴 | `xangi tool discord_history --channel <ID> --count 30` |

「これしか見ていない」状態で次フェーズに行かない。

Phase 3: 真因特定

**「なぜ」を最低3回掘る。** 誰が読んでも納得できる説明になるまで掘り続ける。

仮説 → 証拠 → 検証のサイクル。仮説が間違っていたら戻る。証拠が不足する場合は原因未確定として報告する。

patchが適用できない場合は、期待した本文と現ファイルを再比較する。表記差・読み取り後の変更・別hunkの失敗を区別し、mtime/hashや他プロセスの更新証拠がある場合だけ「競合」と報告する。

例:

  • 仮説1: cron が動いてなかった → 投稿履歴で確認 → ✗(cron は動いてた)
  • 仮説2: state がロールバックされた → reflog で `pull --rebase` / `checkout` 多発を確認 → ✓
  • なぜロールバックした? → state が git 管理されてた + 開発作業の git 操作頻発 → ✓

「ここまで掘れば再発防止策が書ける」と思える深さまで掘る。一段で止まると対症療法になる。

応答内容系(変な出力・空・drift)はコードからの推測で終わらせない。「コードのこの fallback だ」で止めず、Phase 2 で開いた当該ターンの生ログと突き合わせて確定する。ログで確定するまでは報告に「ここは未確認の推測」と明示する。

Phase 4: 横展開

同じパターンの他ファイル/問題を網羅検索する。1件直しても、別の場所で同じ事故が起きうる。

# ランタイム状態ファイル系を全部洗い出し
git ls-files | grep -iE "state|cache|last_check|cookie|credential|\.pid$"

# 巨大ログ系(リポジトリ肥大化のリスク)
git ls-files | xargs -I {} stat -c "%s %n" {} 2>/dev/null | sort -rn | head -20

# 最近書き換えられた tracked ファイル(書き換え頻度 + tracked = 罠)
git ls-files | xargs -I {} stat -c "%y %n" {} 2>/dev/null | sort -r | head -30

事象の根本パターンに沿って検索クエリを組み立てる。「state ファイルが git ロールバックされた」が真因なら「他に git 管理されてる runtime state は無いか」を網羅する。

Phase 5: 報告と、許可された修正

診断依頼なら原因・証拠・対策案・未確認事項を報告して完了する。変更依頼の場合だけ以下へ進む。

実装方針:

  • Git同期・外部操作はユーザーの許可範囲と対象リポジトリの運用ルールに従う
  • 他者・チームと共有しているリポ / 公開テンプレートリポ → PR フロー
  • ランタイム state / cache / log は **絶対に git 管理しない**(`.gitignore` に追加)

報告フォーマット:

  • 背景 — 何が起きたか(時系列)
  • 原因 — なぜ起きたか(証拠付き、なぜを3段以上)
  • 対策 — 何をしたか(変更ファイル・コミット・PR)
  • テスト結果 — 動作確認の証拠(コマンド出力・履歴)
  • 残課題 — 横展開で保留したもの・観察期間が必要なもの

調査結果の保存

詳細レポートは `[NOTES_DIR]` にタグ付きで保存する。事例は積み重ねていく(次回の調査で Phase 1 の KEDB として効く)。

  • ファイル名: `[NOTES_DIR]YYYYMMDD_xangi-kaizen_<事象タイトル>.md`
  • フロントマター:
  ---
  title: <事象タイトル>
  date: YYYY-MM-DD
  type: incident
  tags:
    - xangi-kaizen
    - incident
    - <対象スキル名>
  ---
  • 保存は `xs-note-taking` スキルに従う(命名規則・フロントマター・同期手順を活用)

過去事例を参照したいときは:

grep -rl '#xangi-kaizen' [NOTES_DIR] | sort

詳細経緯はノートや `knowledge/lessons_archive.md` に残し、繰り返し使う判断基準だけを短くAGENTS.mdへ反映する案を示す。調査だけの依頼で行動ルールを勝手に書き換えない。

使用例

xs-xangi-kaizen
xangi-kaizen でこの事象を調査して
原因調べて
再発防止策を立てて
調査して、横展開もしてほしい
事象を分析して
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