The Apache Software Foundation

指定したファイルの変更を、ソース全体や呼び出し元、関連実装まで調べて精査し、動作上のバグや変更漏れを根拠・確信度・修正案とともに報告するスキル。

• 重要な変更の対象ファイルを精査したいとき
• 初回レビューの懸念を深掘りしたいとき
• 複雑な状態遷移や生存期間の確認

分散システムや並行処理の動きをTLA+やPlusCalの仕様に表し、モデル検査でデッドロックや守るべき条件の違反、実装との食い違いを調べるスキル。

• 実装前に分散プロトコルを検証したいとき
• 既存の並行処理から仕様を作りたいとき
• デッドロックや競合を調べたいとき

コードの構造や処理の流れを文字ベースの図で示し、変更前後の違いや設計の意図を解説します。成立条件や障害の起こり方、並行処理の問題も確認します。

• 差分の変更前後を理解したいとき
• クラスの動作と状態変化の把握
• コード全体の構成と依存関係の把握

不具合の説明を実行可能な再現テストやスクリプトに変え、失敗の判定基準を確認しながら、問題を引き起こす最小限の入力・手順・実行環境へ絞り込むスキル。

• バグ報告を実行可能なテストにしたいとき
• 複雑なテストの再現条件を絞りたいとき
• 不安定な不具合の発生率を記録したいとき

Gitの修正履歴からバグの原因や検出の手掛かりを分析し、個別の分析記録と、プロジェクト固有の情報を除いた再利用可能なパターン集にまとめるスキル。

• 過去の修正から頻出バグを抽出したいとき
• コードレビュー用のパターン集作成
• 期間やパスを絞った修正履歴の分析

変更差分を６つの専門エージェントが並行して確認し、ロジックや入出力、状態管理、実装漏れなどのバグ候補を探します。重複をまとめ、確信度順に報告します。

• パッチの一次レビュー
• 詳しく調べる差分を選びたいとき
• 後始末やハンドラーの欠落確認

中〜大規模の変更差分と周辺コードを理解し、該当するバグのパターンだけを選んでレビューします。関数・ファイル・機能ごとに担当を分け、根拠付きの指摘をまとめます。

• 50〜1000行程度の差分レビュー
• 機能変更に固有のリスク確認
• 呼び出し元や類似実装も含む確認

Gitの変更頻度と更新時期から、詳しく確認すべきファイルや行を絞り込みます。PRレビューや不具合調査、セキュリティ監査で確認する順番と着眼点を整理するスキル。

• PRレビューの優先順位付け
• 不具合調査の手掛かりを探したいとき
• 変更の多い箇所のセキュリティ監査

Apache Cassandraの複数ノードを単一JVM内で動かす分散テストの作成を支援します。構成設定、ノードの停止・再起動、通信障害の再現まで手順を案内します。

• 複数ノード間の読み書きテスト作成
• メッセージ破棄によるタイムアウト検証
• ノード置換や再起動の検証

Apache SeaTunnelの変更差分と説明をもとに、規約に沿う英語のPRタイトル・本文を作成し、テスト実績を明記して、依頼に応じた提出まで支援するスキル。

• 現在のブランチから英語PRを作りたいとき
• SeaTunnelのPRタイトル規約への対応
• 変更内容とテスト実績のテンプレート記入

Apache SeaTunnelのE2E・単体テストを作成・レビューし、コンテナ接続、待機処理、後片付け、検証内容を点検して、不安定なテストの修正を支援するスキル。

• 新しいコネクタのE2Eテスト作成
• PR前のテスト差分レビュー
• 不安定なテストやリソース漏れの修正

DataFusionの性能を測るベンチマークの設計・追加を支援します。SQLを優先し、入力規模や条件の違いを選び、測定対象以外の負荷を抑えた実用的な計測を組み立てます。

• DataFusionの演算用SQL計測を追加
• 代表的な入力規模や条件の選定
• 測定対象以外の処理負荷の削減

Apache DataFusionの変更差分やPRの説明、コメント、CI状況を集め、プロジェクトのレビューガイドに沿って、レビューや提出前の確認を進めるスキル。

• DataFusionのPRをレビューしたいとき
• PR提出前に変更を点検したいとき
• 議論やCI結果も踏まえて確認したいとき

datafusion-sparkの関数をApache Spark 4.2.0の挙動と照合し、型やNULL、境界値などの不一致を調べ、修正やテスト、課題の記録につなげるスキル。

• 関数のSpark互換性を監査したいとき
• NULLやオーバーフローの挙動確認
• SQLテストの不足を探したいとき

DataFusionのFFIコードの追加・修正・レビューを支援します。別々にコンパイルしたライブラリ間の互換性、メモリ管理、メソッドの実装漏れを確認するスキル。

• DataFusionのFFIラッパー追加
• 既定メソッドの上書き伝達漏れの確認
• PRのバイナリ互換性とメモリ管理の確認

Apache Beamで新しいファイルを作る際に、形式に合ったApache 2.0のライセンス表記を付け、記載位置や検査方法まで確認するスキル。

• 新規コードやテストに表記を付けたいとき
• YAML frontmatterの表記確認
• RATでライセンス記載漏れを調べたいとき

Apache BeamのGitHub Actionsを使った自動ビルド・テストの構成を読み解き、失敗ログの調査、個別テストの再実行、設定変更を進めるスキル。

• プルリクエストの失敗を調べたいとき
• 特定のテストを再実行したいとき
• CIのテストをローカルで再現したいとき

Apache BeamのPython SDKを修正・検証するため、仮想環境の準備からテストや配布物の作成、変更したSDKでのパイプライン実行までを案内します。

• Python SDKの開発環境を準備したいとき
• SDK変更の単体・結合テスト
• SDK配布物とコンテナイメージの作成

Apache Beamの処理を動かす実行基盤の選択と設定を支援します。ローカルテストからクラウド実行まで、環境別の設定例や障害調査の手順を確認できます。

• Beamの処理をローカルで試したいとき
• Dataflowでの実行を設定したいとき
• FlinkやSparkの設定を確認したいとき

Apache BeamのWindowedValueに付加情報を追加し、データ変換や保存、Runner間の受け渡しで失われないよう、関連コードの修正箇所を案内するスキル。

• トレース情報や停止フラグを追加したいとき
• Windmill保存時の情報保持を確認
• グループ化やタイマーでの引き継ぎ確認

Apache BeamのJava SDK開発で、コードの配置を把握し、Gradleによるビルドやテスト、サンプル実行、変更したモジュールの利用を進めるスキル。

• Java SDKの修正箇所を探したいとき
• 特定のテストだけを実行したいとき
• WordCountで環境を確認したいとき

Apache Beamで外部データを読み書きする接続部品の使い方を案内し、既存コネクタの利用からテスト、入出力の不具合調査、新規開発まで支援するスキル。

• BigQueryやKafkaの入出力を追加したいとき
• コネクタの単体・統合テストの実行
• データの接続元・接続先の不具合調査

Apache Beamのデータ処理を構成する基本概念を、Java・Pythonの例で解説し、データの変換や集計、時間区切りの扱いを学ぶスキル。

• Pipelineなどの基本概念を学びたいとき
• グループ化・集計・結合・分割の理解
• 時間区切り・出力時機・遅延データの学習

Apache Beamに外部システムの読み書き機能を追加するため、Javaでの実装からPython・Goでの利用、Managed API連携、テストまでを案内します。

• 外部システム用コネクタを追加したいとき
• JavaのコネクタをPython・Goで使いたいとき
• Beam YAML・Managed APIとの連携