health

health skill の概要

health skill で何ができるか

health は、Codex、Claude Code、Pi、agent instructions、hooks/MCP、verifier の表面、そして AI maintainability を対象にした、予算意識のある agent health audit を実行します。これは、なぜ agent が指示を無視するのか、検証を飛ばすのか、あるいは保守しにくい振る舞いへずれていくのかを、実用的な health guide として理解したい読者向けです。

最適な用途と主な役割

この health skill は、コードレビューではなく、設定とワークフローを素早く点検したいときに使います。特に Security Audit 形式の作業で有用で、アプリロジック、秘密情報の扱い、ポリシー準拠を確認する前に、agent スタックが信頼して使える状態かどうかを見極められます。

何が違うのか

この skill は、階層化された agent health、つまり config surface、instruction file、tools/runtime、verifier、maintainability に強い意見を持っています。そのため、単なるプロンプトよりも意思決定に直結する結果が得られます。単に「何かおかしい」と言うのではなく、どの層のズレが原因かを指摘できるからです。

health skill の使い方

インストール時の前提と最初に読むファイル

health skill は npx skills add tw93/Waza --skill health でインストールします。インストール後は、まず SKILL.md を読み、そのあと agents/inspector-context.md、agents/inspector-control.md、agents/inspector-maintainability.md を確認して、audit が何を期待し、どの証拠を重視するのかを把握してください。

この skill に必要な入力

health skill は、repo 固有のシグナルがあるほどよく機能します。たとえば、agent の instruction file、hooks や MCP の設定、verifier コマンド、そして「Claude が AGENTS.md を無視する」「Codex の config は正しそうなのに挙動が不安定」といった症状です。役立つ health の診断結果を得たいなら、正確な repo path、agent プラットフォーム、そして見えている不具合の形を含めてください。

強い依頼文の書き方

弱い依頼は「health をチェックして」です。より強い依頼は、たとえば次のようなものです。「この repo について、Claude Code と Codex の health audit を実行してください。instruction layering、hooks、verifier coverage、そして AI maintainability が悪化しそうかどうかに注目してください。壊れている path、古い参照、欠けている verification surface があれば指摘してください。」このレベルまで scope を与えると、実務で使える audit が返ってきます。

ワークフローと repo の読み順

可能なら、まず repository にある collection script を使い、そのあと audit output を確認してから raw source を読みます。この repo では、実務上は scripts/check_agent_context.py、scripts/check_doc_refs.py、scripts/check_maintainability.py、scripts/check_verifier_output.py の順が有効です。この順番なら、全ファイルを手作業で追う前に、問題がどこにあるかを特定しやすくなります。

health skill の FAQ

これはセットアップ確認だけに使うものですか？

いいえ。health skill は、agent 設定の audit、instruction drift、verification の抜け、そして maintainability リスクを見るためのものです。アプリのバグ調査や pull request の diff レビューを目的とした skill ではありません。

どんなときに health skill を使うべきではありませんか？

コードレベルの修正、バグ診断、あるいは一回限りの prompt 書き換えだけが目的なら使わないでください。repo が小さく、agent surface がほとんどないなら、通常の prompt で十分です。health skill が最も価値を発揮するのは、複数の agent file、hooks、verifier layer がある場合です。

health skill は初心者向けですか？

はい、repo と症状を提示できるなら使えます。初心者がやりがちな失敗は、「どの agent か」「どの instruction surface か」「どの verification step が壊れていそうか」を言わずに、曖昧に「health check をして」と頼むことです。入力が具体的であるほど、出力は実行しやすくなります。

一般的な prompt と比べて何が違いますか？

一般的な prompt でも懸念点の要約はできますが、health skill は agent surface を体系的に調べ、注意の配分も考えて作られています。Security Audit のワークフローで health の導入判断をしたい場面では、検証の欠落や古い指示が静かに信頼性を損なうことがあるため、この差が重要になります。

health skill を改善するには

症状と境界条件を正しく伝える

Claude Code、Codex、Pi のどれを重視するのか、あるいは全部なのかを明示し、失敗の種類もはっきり書いてください。たとえば、指示が無視される、hooks が足りない、verifier coverage が弱い、AI maintainability がずれてきている、などです。境界が分かれば、skill は関係のない repo 構造に注意を割かずに済みます。

結論だけでなく証拠を渡す

より強い入力は、関連ファイルや抜粋を含むものです。たとえば AGENTS.md、local instruction overlay、settings、hook config、そして失敗を示す command output などです。例えば、「AGENTS.md では make test で検証すると書いてあるのに、repo にあるのは pytest -q だけ」と書くほうが、「tests が怪しい」よりはるかに有益です。

最初の audit のあとに再実行する

最初の結果を使って、問題が instruction layering なのか、tools/runtime の不一致なのか、verifier の弱さなのかを切り分け、そのうえで対象を絞って再実行してください。もし skill が「agent stack は healthy だが maintainability が弱い」と言うなら、全体を再 audit するのではなく、TODO の密度、hotspot の担当範囲、古い doc reference に絞って二回目を依頼するほうが有効です。