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Analyze agent runs that fail before any work begins. By checking execution counts, tool calls, outputs, and conversation logs, this skill classifies startup failures and directs investigation toward system setup, resources, or input processing.
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Investigate Pinot tests that fail intermittently in GitHub Actions. Use the skill to produce a report describing the evidence found and likely causes, helping explain failures that do not occur consistently.
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Capture MSBuild execution records as binary logs during .NET builds, tests, packaging, publishing, or restores. It explains unique filenames, PowerShell quoting, and file checks so logs remain available for later failure or performance analysis.
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Guide agents through failures with timed retries, alternative methods, targeted fixes, and clear handoffs. It also explains when to continue with partial results, helping teams choose a recovery approach that fits the problem.
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Diagnose bugs, intermittent failures, and performance regressions through structured logging and reproduction. It ranks possible causes with confidence scores, tests competing explanations, and reports whether the evidence proves the cause or leaves the diagnosis incomplete.
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Investigate code failures, startup problems, and performance regressions involving JAX, Iris, Zephyr, or TPU hardware. It guides failure reproduction, focused hypothesis testing, and infrastructure diagnosis using the relevant operational procedures.
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Judge whether a market FAILED to react to news favorable to a crowded speculative position — step 2 of Jason Shapiro's COT contrarian process. Consumes a cot-contrarian-detector report (or an explicit direction) plus a Claude-curated events JSON, fetches the underlying price series with a documented fallback chain, and produces a fail-closed CONFIRMED / NOT_CONFIRMED / INSUFFICIENT_EVIDENCE verdict using a statistically validated drift-significance test (not a naive failure-ratio, which false-confirms on pure noise). Generic beyond COT — reusable for PEAD and macro-crowding news-failure checks. Use when the user asks to check news-failure confirmation, whether a crowded market "shrugged off" good/bad news, or wants to run Shapiro step 2 on a CROWDED_LONG/CROWDED_SHORT market.
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Diagnose NCCL failures and adjacent training-pod failures on HyperPod GPU clusters (EKS or Slurm) — training hangs, AllReduce / collective-op timeouts, EFA or libfabric errors, rendezvous failures, EFA TCP fallback, /dev/shm or memlock issues, NCCL version mismatch across pods, container OOM / exit-137 / OOMKilled, GPU OOM (CUDA out of memory), CrashLoopBackOff / Pending pods, MASTER_ADDR DNS, NetworkPolicy blocking. Not for single-node hardware faults (→ hyperpod-node-debugger § G) or cluster-creation EFA / SSM failures (→ hyperpod-cluster-debugger § A / § F).
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Prospective failure analysis using Gary Klein's pre-mortem technique. Assumes complete failure, works backward to identify risks, leading indicators, and circuit breakers. Counters optimism bias by forcing systematic exploration of failure modes before they materialize. Use for project plans, architecture decisions, technology adoption, business strategy, or feature launches. Triggers on "리스크", "위험", "실패하면", "swing-mortem", "뭐가 잘못될 수 있어", "risk", "what could go wrong", "걱정되는 점", "failure modes", "리스크 분석", "위험 분석".
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Runbook skill for failures: cron error, PA failure, cascade, gateway disconnect, semantic DB stale. Walks: detect → classify → diagnose → notify → log. Replaces ad-hoc failure handling. Triggers: "cron failed", "X is broken", "cascade", "incident", "gateway down", "PA failure".
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やりたいことを1行で言うと、B 型 loop engineering の 7 要素 (context / feedback / verification gate / termination / error handling / state / cost guard) を埋めた loop spec をコピペ可能な形で生成する。生成した spec は現行 Claude Code の実行プリミティブ (Workflow ツール / /loop skill / ralph-loop plugin / claude -p) に落とせる骨格になる (旧 `claude --goal` は廃止)。10 件 failure mode (F1-F10) の対策フックも自動挿入。Hybrid モード: 1 行入力 → デフォルト埋めで一発出力 → 「ここを調整したい」場所だけ短く聞き直す。Use when ユーザーが「loop を作りたい / loop-design / 自走ループ書いて / Workflow 用の spec 作って / 7 要素埋めて / verification gate ありで」と言ったとき、または `/loop-design` を実行したとき。Loop engineering の理論背景は Cards/loop-engineering-autonomous-agents、失敗モード対策は Cards/loop-failure-modes-mechanism-2026 を参照。
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OpenClaw의 Gateway, 설정, 인증 정보 참조, 채널과 포트 문제를 읽기 전용으로 조사하고, 근거가 있는 진단 결과와 다음 조치를 정리합니다.
REA의 CI와 테스트 모음을 조사하여 결함을 놓치는 판정과 테스트 데이터의 차이를 검증합니다. 필요한 검출 능력을 유지하면서 실측을 바탕으로 실행 비용도 검토합니다.
저장소 상태를 확인하고 명령을 실행해 CI나 빌드 실패를 조사하며 필요한 수정을 검증합니다. 실행 결과를 근거로 로컬 변경, 커밋, 푸시 상태를 보고합니다.
Playwright로 브라우저 조작을 재현하는 테스트를 만들고 화면별 작업 정리와 자동 실행을 지원합니다. 간헐적 실패를 조사하고 이미지, 영상, 실행 기록을 저장합니다.
인공지능 에이전트의 문제를 지시, 기억, 도구 실행, 화면 표시 등 12개 계층에서 조사합니다. 코드와 로그를 근거로 원인을 정리하고 심각도에 따른 지적 사항과 수정안을 제시합니다.
AI 에이전트의 반복 실패와 도구 사용을 기록하고 원인을 좁힙니다. 영향이 제한된 복구 작업과 결과 보고를 통해 근거 있는 재시도를 돕습니다.
커밋 전 코드 변경의 기밀 정보, 보안 위험, 테스트와 정적 검사 결과를 확인합니다. 독립 에이전트가 검토하고 지적된 문제만 자동으로 수정합니다.
목적에 맞게 Paperclip의 Runner 평가와 제품 전체 E2E 평가를 선택하고 증거, 실행 이력, 비용, 실패 분류를 바탕으로 검증과 결과 해석, 보고를 진행합니다.
Orca가 작업 공간마다 새로 만드는 일회용 실행 환경을 설정하고 점검합니다. 구성 파일과 환경 생성·폐기 스크립트의 문제를 조사합니다.
기준 브랜치부터 CI 실패를 조사하고 수정합니다. 영향을 받는 PR을 하나씩 검증하고 대상 커밋의 근거와 미해결 사항을 기록해 담당자에게 인계할 준비를 합니다.
진화 방식으로 조정한 프롬프트 설정을 읽어 구조와 생성되는 시스템 프롬프트를 확인합니다. 실행 기록의 실패 유형도 분류해 도입 전 검토를 돕습니다.
Investigate crashes, hangs, incorrect responses, and other failures by testing hypotheses against observed runtime behavior. Confirm the cause, verify the fix with a reproducing test, check the real workflow, and remove temporary debugging artifacts.
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Guide HyperFrames video projects from setup and component selection through checks, previews, and rendering. Use command-line tools to inspect timelines, diagnose failures, compare frames, and choose local, batch, or cloud rendering for the finished composition.
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