「investigate」の検索結果

Map existing materials into a first knowledge record, or investigate a subject's history in depth. Use whenever the user asks to map, survey, go through, reconstruct or investigate what already exists - folders of documents, decision records, meeting notes, emails, exports, code - or wants a starting record built from existing materials, even when the word 'record' is never said: consult this before listing or reading the files yourself, because a map has an agreed scope, a protocol and a report. Also, once, at a suitable moment, to offer the starting choices where a workspace has no record and the work is clearly ongoing - never on a greeting. Learning while working needs no map. Requests come in any language.

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[Fix & Debug] Use when you need to investigate and explain how existing features or logic work. Flag: --mode=explain produces a one-way developer-narrative explanation (Purpose → How → Why → Impact) tuned by coding level; use /understand for the standalone prompt-driven explainer.

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Autonomous model validation and benchmarking. Investigates any ML model (LLM, image gen, TTS, time series, etc.), runs it on GPU cloud, evaluates quality and performance, and generates HTML reports. Use when user asks to verify, benchmark, evaluate, or test a model. Triggers on "verify model", "benchmark", "evaluate model", "test model", "run benchmark", "model evaluation", "モデルを検証", "ベンチマーク", "モデルを試して".

Investigate model specifications, requirements, and evaluation strategy. Use when researching a model before benchmarking: reading HuggingFace model cards, estimating VRAM requirements, selecting GPU providers, and determining evaluation approach. Triggers on "model research", "investigate model", "model info", "VRAM estimate", "which provider", "model card".

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Forensic case investigation with evidence-graded findings, calibrated to the input. Use when the user asks to investigate a bug, trace what caused an incident, walk through unfamiliar code, or build a mental model of a code area before working on it.

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Use when asked to debug, fix a bug, investigate an error, or do root cause analysis, and when users report errors, stack traces, unexpected behavior, or say something stopped working.

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This skill should be used when the user wants to "investigate a bug", "debug an issue", "figure out why something is happening", "find the root cause", "troubleshoot", "強い推論で調査", "仮説を立てて検証", "原因を特定", "バグの原因調査", "なぜ動かないか調べて", "問題を切り分け", "原因不明", "デバッグ", or mentions systematic hypothesis-driven debugging. NOTE: Use this for investigating UNKNOWN causes, not for validating design proposals (use devils-advocate for that).

OpenClawのリリース候補に対するCIを実行・監視し、実際のプロバイダー接続やインストール・更新を検証して、失敗の原因と結果を整理するスキルです。

• OpenClawのリリース候補を検証したいとき
• 失敗したCIジョブの調査と再実行
• プロバイダーの認証と推論利用を確認

OpenClawの変更内容に合うテストやチェックを選び、失敗原因を調べるスキル。ローカル検証から環境依存の確認、リリース検証の担当手順への振り分けまで扱います。

• ソース変更に合う検証を選びたいとき
• 不具合の再現と修正確認
• CIの失敗原因を調べたいとき

OpenClawのPRやIssueの重複を根拠付きで判断し、関連する作業をprtagsで一つのグループに整理して判断理由と確信度を記録するスキルです。

• PRが既存作業と重複するか調べたいとき
• 同じ問題を報告するIssueを探したいとき
• 関連作業を一つの重複グループに整理

OpenClawの課題やプルリクエストを、現在のソースとテスト結果に基づいて調査・レビューし、許可された範囲で修正からマージ完了の確認まで進めるスキル。

• OpenClawのPRをレビューしたいとき
• 報告された不具合のローカル修正
• 課題が既に解決済みか確認したいとき

OpenClawのGatewayや設定、認証情報の参照、チャネル、ポートの不具合を読み取り専用の確認で調べ、根拠付きの診断結果と次の対応を整理するスキル。

• Gatewayの起動失敗を調べたいとき
• 設定やチャネル認証のエラー確認
• ポートの競合や設定違いの確認

OpenClaw全体の品質検証を継続し、不具合の再現から根本原因の修正、レビュー、反映確認まで進めます。実環境や負荷の検証結果を、再開可能な報告書に記録します。

• OpenClawの複数領域の不具合調査
• 回帰テストと独立レビューで修正を検証
• 実接続・UI・配布物の動作確認

macOS上のOpenClawをmainの最新版へ更新し、Gatewayとアプリの動作を確認します。CIの失敗修正や、公開を伴わないリリース検証も扱います。

• macOSのOpenClawを更新したいとき
• 更新後のGatewayとアプリの動作確認
• 現在のmainに対するCIの失敗修正

Pythonの実行を途中で止めて変数や処理の流れを調べ、例外発生時の状態や稼働中のプロセスも確認しながら、不具合の原因を追うスキル。

• 失敗するPythonテストの変数確認
• 予想外の状態変化を追いたいとき
• 例外発生時の状態を調べたいとき

GitHubのIssueやPRを確認・作成し、コメントやレビュー、CIの実行結果を扱います。失敗ログの調査や再実行、承認されたマージの状態確認にも対応します。

• IssueやPRを作成・更新したいとき
• PRのレビューやチェックを確認したいとき
• CIの失敗ログ調査と再実行

相談内容と選んだファイルを別のAIモデルに渡し、コードレビューや不具合調査、設計の助言を得るスキル。送信内容とトークン量を実行前に確認できます。

• コードに別のAIの意見が欲しいとき
• 関連ファイルを添えて不具合を調査
• 設計やリファクタリング案の比較

macOSの画面を確認し、対象のアプリやウィンドウを指定してクリック・文字入力・キー操作などを行い、操作後の結果まで確かめるスキル。

• macOSの画面を保存したいとき
• 指定ウィンドウの入力操作を任せたいとき
• 操作後の画面を確認したいとき

バグやテスト失敗、予期しない動作の原因を、再現手順やログ、直近の変更から調べます。仮説の検証から修正後のテストまで、根拠に沿って進めるスキルです。

• 失敗するテストの原因を調べたいとき
• 本番の不具合を追跡したいとき
• ビルドや連携の失敗箇所の調査

再現しにくい不具合や処理速度の悪化を、症状を判定するテストやスクリプトで調べます。原因候補の検証から修正、再発防止の確認まで進めるスキル。

• 再現しにくいエラーを調べたいとき
• 処理が遅くなった原因の調査
• 断続的な不具合を繰り返し検証

写真や動画、公開記録の少ない手がかりをつなぎ、場所・日時・組織の関係などを検証します。根拠と仮説を分け、反証や未確認事項も整理する調査スキル。

• 公共の場所を写した写真の位置確認
• 公開記録からイベントの時系列を調べたいとき
• 企業とドメインの関係調査

リポジトリの状態確認、コマンド実行、CIやビルドの失敗調査を進め、必要な修正を検証します。ローカル変更・コミット・pushの状況を実行結果の根拠とともに報告します。

• リポジトリとブランチの状態確認
• CIやビルドの失敗原因の調査
• 小さな修正を行って検証したいとき

最新の公開情報と手元の資料を照合し、事実・推測・提案を分けて調査結果をまとめます。単発の確認、選択肢の比較、人物や企業の調査に合わせて調べ方を選ぶスキルです。

• 手元の資料を最新情報で検証したいとき
• 意思決定のために候補を比較したいとき
• 相談先の人物や企業を調べたいとき

ReactやNext.jsのアニメーション設定を共通化し、動きを減らす利用者設定や端末性能、サーバー描画との整合性に配慮した実装の土台を整えるスキル。

• 部品間のアニメーション設定の統一
• ばねの動きの共通設定を作りたいとき
• 動きを減らす設定に対応したいとき