hunt

hunt skill の概要

hunt は何のための skill か

hunt は、修正に入る前に根本原因の特定を徹底させる、デバッグ起点の skill です。エラー、クラッシュ、回帰、失敗するテスト、古いキャッシュの問題、スクリーンショットの不具合、そして「以前は動いていたのに」という種類の障害に向いており、手早い当てずっぽうのパッチではなく、検証可能な仮説が必要な場面で力を発揮します。

どんな人に install すべきか

アプリコード、テスト、ビルド成果物、実行時の挙動をまたいで日常的にデバッグしていて、問題を素早く絞り込むための再現性ある hunt の手順がほしいなら、この skill を install する価値があります。症状がノイズ混じりで分かりにくいとき、修正を繰り返しても直らないとき、あるいはログ・UI 状態・生成物にまたがって不具合が出るときに特に有効です。

何が違うのか

この skill の核にあるのは、規律です。まず特定のファイル、関数、行、条件を絞り込み、そのうえで根拠を集め、根本原因を十分に説明できる状態まで持っていきます。補助リファレンスには、logging、失敗パターン、IME/Unicode のエッジケース、レンダリング不具合が含まれており、単なる「もっと頑張ってデバッグする」ではなく、適切な種類の診断へ導くよう設計されています。

hunt skill の使い方

install とコンテキストの準備

まず自分の環境に合わせた通常の skill install 手順を使い、その後は次の順で skill ファイルを開いてください: SKILL.md, references/failure-patterns.md, references/logging-techniques.md, references/ime-unicode.md, references/rendering-debug.md。症状に合うリファレンスから読み始め、問題が複数領域にまたがる場合を除いて、全部を最初から読む必要はありません。

hunt の使い方として適切なプロンプト

hunt を最大限に活かすには、修正より先に診断を求め、手元にある最小限の再現症状を添えてください。良い入力例はこうです: 「この回帰を hunt して: Save をクリックしても refresh 後に保存されなくなった。最新の変更は src/hooks/user.ts。ログでは cache hit が出ている。」弱い入力例はこうです: 「save が壊れたので直して。」

skill が想定しているワークフロー

hunt のガイドは、まず一文で仮説を述べ、証拠で裏付け、それから原因が検証可能になって初めてパッチを当てる、という流れを前提にしています。実際には、再現する、経路を絞る、差分を見分けられるログやチェックを1つ集める、伝播経路を確認する、そして可能なら最小限の修正と回帰テストを書く、という順序です。

実際の読み進め方

バグの匂いが cache、queue、guard、ビルド境界にあるなら references/failure-patterns.md を使ってください。instrumented な証拠が必要なら references/logging-techniques.md を使います。CJK 入力や composition の不具合には references/ime-unicode.md、PDF、印刷、フォント、レイアウトの失敗には references/rendering-debug.md が適しています。

hunt skill の FAQ

hunt はコードバグ専用ですか？

いいえ。hunt skill は、実行時エラー、失敗するテスト、壊れた生成物、UI の回帰、出力の不一致など、具体的な障害モード全般のデバッグに使えます。純粋なコードレビューや機能設計には向いていません。

事前に根本原因を正確に知っておく必要がありますか？

いいえ。ただし、反証可能な仮説は必要です。この skill は、「何かがおかしい」から「Y という理由があるので、根本原因は X だと考えている」へ移るのを助けるためのものです。

hunt は通常のプロンプトより優れていますか？

障害が曖昧だったり、繰り返し起きたりする場合は、たいていこちらのほうが有効です。汎用プロンプトはパッチを返すだけで終わることがありますが、hunt はまず推測を減らすことで、別の経路を壊してしまう修正のリスクを下げます。

どんなときに hunt を使わないほうがいいですか？

新機能を追加しているとき、バグのないリファクタリングをしているとき、あるいは確認済みの最小修正がすでにあって実装の手伝いだけ欲しいときは、使わないほうがよいです。高レベルなアーキテクチャのブレインストーミングにも最適ではありません。

hunt skill をどう改善するか

最初にもっと強い証拠を出す

症状、最新の変更内容、正確な環境、そして具体的な観測を1〜2個示してください。たとえば、「cold start のときだけ失敗する」「cache clear 後は通る」「macOS の CJK input で壊れる」「PDF はローカルでは出るが CI では出ない」といった情報です。こうした情報があると、hunt が最初から適切な failure pattern を選びやすくなります。

よくある失敗パターンを避ける

いちばんの失敗は、原因が絞れていない段階で修正を求めてしまうことです。もう1つ多いのが、可観測性が曖昧なことです。つまり、エラーメッセージだけが出ていて、どの分岐・どの順序・どの状態遷移が仮説同士を分けるのかが見えないログです。ノイズを増やすのではなく、判別に効く証拠を足してください。

1回目の診断のあとに反復する

最初の診断が不完全でも、全体のプロンプトをやり直すのではなく、新しい観測を返してください。hunt skill は、仮説 → 確認 → 反例 → より強い仮説、という絞り込みループで最もよく機能します。そうしてこそ、hunt skill の install から、Debugging workflow に耐える信頼できる hunt へつながります。