Reliability

debugger skill は、根本原因分析を重視したエビデンスファーストの流れで、エージェントによるソフトウェア障害の診断を支援します。スタックトレース、クラッシュ、失敗するテスト、リグレッション、ログ解析、断続的に起きる不具合の切り分けに有効です。期待される挙動と実際の挙動の整理、仮説の優先順位付け、狙いを絞ったテスト、修正、検証までを順序立てて進められます。

bash-defensive-patternsは、strict mode、traps、cleanup、quoting、入力検証を通じて、本番自動化、CI/CD、システムスクリプト向けにより安全なBashをエージェントが書けるよう支援します。

python-anti-patterns は、散在するリトライ、タイムアウトの重複、見えにくい複雑さなどの壊れやすいパターンを、マージ前・リファクタリング中・デバッグ時に見つけるための Python コードレビュー用チェックリストです。

python-error-handling は、fail-fast なバリデーション、意味のある例外設計、exception chaining、部分的な失敗への対処を通じて、API、バッチ処理、デバッグでより安全な Python コードを書くのに役立ちます。

python-observability は、構造化ログ、メトリクス、トレース、Correlation ID、bounded-cardinality の実践パターンを使って、Python サービスを本番運用向けに計測し、デバッグしやすさと安全なオブザーバビリティ導入を支援します。

llm-evaluation スキルを使うと、LLMアプリ、プロンプト、RAGシステム、モデル変更に対して、指標設計、人手レビュー、ベンチマーク、リグレッションチェックを組み合わせた再現性のある評価計画を設計できます。

debugging-strategiesスキルは、問題の再現、仮説検証、原因の切り分け、根本原因の特定までを体系立てて進めるデバッグ用プレイブックです。バグ、クラッシュ、メモリリーク、性能劣化など幅広い不具合対応に役立ちます。

workflow-orchestration-patterns は、分散システム向けに耐久性のある Temporal ワークフローを設計する際に役立ちます。どんな場面で使うべきか、どう導入するかに加え、workflow と activity の境界設計、compensation、retries、determinism の考え方まで把握できます。

saga-orchestration は、バックエンドチームが順序付きステップ、補償処理、タイムアウト、リトライ、停止した saga の復旧を含む分散トランザクションを設計する際に役立つスキルです。適合性の見極め、重要ファイルの確認、親リポジトリからのインストール、実践的なマイクロサービスワークフローへの適用に活用できます。

postmortem-writing は、障害やヒヤリハットの振り返りに向けて、タイムライン、根本原因分析、寄与要因、影響範囲、実行可能なフォローアップ項目を含む、責任追及を避けたインシデント事後報告書の作成をチームで進めるためのスキルです。

shipping-and-launchは、リスクの高いリリースを本番投入する前に、事前チェックリスト、監視設定、段階的ロールアウト計画、成功基準、ロールバック戦略まで整理できるスキルです。単なる deploy コマンドではなく、より安全な Deployment を進めたい場面に向いています。構造化された shipping-and-launch ガイドを求めるエンジニアや運用担当者向けに設計されています。

harden スキルは、エラー処理の強化、空状態・ローディング状態の整備、テキストあふれの修正、i18n 対応、実データで起こりがちなエッジケースへの対処を通じて、フロントエンドUIを本番運用に耐える状態へ仕上げるのに役立ちます。

performance-engineer は、ボトルネックの特定、低速なシステムのプロファイリング、修正後の効果検証を、ベースライン指標・参考情報・補助スクリプトとあわせて体系的に進めるための構造化スキルです。

arch-linux-triage は、Arch Linux のトラブルシューティングに特化したスキルです。壊れたアップデート、サービス起動失敗、起動時の回帰、不整合なパッケージ競合を対象に、`pacman`、`systemctl`、`journalctl` を使った診断手順、検証ステップ、ロールバックの進め方まで案内します。