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概要と使いどころ
OpenAI API (developers.openai.com) の Agents SDK (Python / TypeScript) リファレンス。 Agent, Runner, handoffs, guardrails, tracing、 built-in tools（web search, file search, computer use, code interpreter, image generation）、 function tools, vector stores, MCP (Model Context Protocol) connectors, background mode, multi-agent orchestration、 SandboxAgent（隔離実行環境）。
Implement comprehensive monitoring, logging, metrics, tracing, and alerting for production applications to ensure reliability and quick incident response. Use when setting up application monitoring, implementing structured logging, creating metrics and dashboards, setting up alerts, implementing distributed tracing, monitoring performance, tracking errors, or building observability into applications.
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Trace bugs backward through call stacks and execution flows to identify the original source of errors, invalid data, or incorrect behavior. Use when debugging complex issues, tracing error origins, investigating data corruption, following execution paths, identifying where invalid data enters the system, or finding root causes of cascading failures.
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Configure an AI agent to send OpenTelemetry traces to Coval. Use when a user wants to add Coval tracing, instrument an agent for simulations or conversation monitoring, make traces show up in Coval, handle SIP/PSTN/WebSocket trace correlation, or replace the one-command wizard with a security-reviewable manual setup.
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OpenInference semantic conventions and instrumentation for Phoenix AI observability. Use when implementing LLM tracing, creating custom spans, or deploying to production.
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You are a debugging expert specializing in setting up comprehensive debugging environments, distributed tracing, and diagnostic tools. Configure debugging workflows, implement tracing solutions, and establish troubleshooting practices for development and production environments.
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Implements comprehensive observability with OpenTelemetry tracing, Prometheus metrics, and structured logging. Includes instrumentation plans, sample dashboards, and alert candidates. Use for "observability", "monitoring", "tracing", or "metrics".
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Expert in Langfuse - the open-source LLM observability platform. Covers tracing, prompt management, evaluation, datasets, and integration with LangChain, LlamaIndex, and OpenAI. Essential for debugging, monitoring, and improving LLM applications in production. Use when: langfuse, llm observability, llm tracing, prompt management, llm evaluation.
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Complete observability & reliability engineering system. Use when designing monitoring, implementing structured logging, setting up distributed tracing, building alerting systems, creating SLO/SLI frameworks, running incident response, conducting post-mortems, or auditing system reliability. Covers all three pillars (logs/metrics/traces), alert design, dashboard architecture, on-call operations, chaos engineering, and cost optimization.
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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。
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。
superpowersの作業記録を読み、作業の重複や計画逸脱、時間・トークン消費などを調べます。ファイルの行番号を根拠に、経緯を報告書へまとめるスキルです。
ECC ToolsのGitHub Appで起きるPRの過剰作成や利用上限の抜け、高額モデルの意図しない使用をコードから追い、費用増加の原因と修正を検証するスキル。
AIエージェントの不調を、指示・記憶・ツール実行・画面表示など12の層から調べるスキル。コードやログを根拠に原因を整理し、重要度順の指摘と修正案をまとめます。
Pythonの実行を途中で止め、変数や処理の流れを調べて不具合の原因を探ります。pdbとdebugpyを使い分け、失敗したテストや稼働中のプロセスも調査します。
Instruments code so production behavior is visible and diagnosable. Use when adding logging, metrics, tracing, or alerting. Use when shipping any feature that runs in production and you need evidence it works. Use when production issues are reported but you can't tell what happened from the available data.
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Inspect database-backed Muse records for diagnosis and cross-table tracing when purpose-built product tools do not expose the needed state.
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Use when the user is debugging a bug, tracing an error, or asking why something fails. Examples: "Why is X failing?", "Where does this error come from?", "Trace this bug"
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Instrument AI agents with tracing, token metrics, latency, and cost visibility. Use for reliability and debugging.
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Internal downstream skill for ctf-sandbox-orchestrator. CTF-sandbox workflow for IPA runtime analysis, Frida hooks, Objective-C or Swift method tracing, Keychain inspection, SSL pinning bypass, URL scheme handling, and iOS request-signing recovery. Use when the user asks to hook an IPA, trace Objective-C or Swift runtime behavior, inspect Keychain or plist state, bypass pinning, analyze deeplinks or universal links, or replay accepted iOS requests. Use only after `$ctf-sandbox-orchestrator` has already established sandbox assumptions and routed here.
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Internal downstream skill for ctf-sandbox-orchestrator. CTF-sandbox workflow for Android APK hooking, Frida tracing, request-signing recovery, SSL pinning bypass, JNI boundary inspection, and app trust-boundary analysis. Use when the user asks to hook an APK, inspect signer logic, trace Java or native boundaries, bypass pinning or root checks, inspect shared prefs or app databases, or replay accepted mobile requests. Use only after `$ctf-sandbox-orchestrator` has already established sandbox assumptions and routed here.
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Implement comprehensive observability for service meshes including distributed tracing, metrics, and visualization. Use when setting up mesh monitoring, debugging latency issues, or implementing SLOs for service communication.
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Use when exploring unfamiliar code, mapping architecture, finding symbols or relationships, tracing callers, callees, data flow or dependencies, assessing impact, auditing dead or complex code, or handling explicit Codebase Memory requests. Otherwise skip tasks confined to a supplied known file, tiny one-file check, exact literal, configuration value, error string, or non-code text.
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Evidence-driven tracing lane that orchestrates competing tracer hypotheses in Claude built-in team mode
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