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。
- 失敗したテストの変数を調べたいとき
- 関数内のコレクションの変化を追う
- 例外発生地点の変数の確認
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概要と使いどころ
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。
大量のファイル修正や調査を複数のエージェントに分担し、結果を検証して統合します。計画と中間成果をファイルに残し、反証による確認や段階的な実行を進めるためのスキルです。
機能追加やコード整理、プルリクエストのレビューをOpenAI Codex CLIに任せるスキル。長い作業の進捗確認や、複数の課題を並行して修正する手順も扱います。
指定した企業の製品発表、価格変更、資金調達などを定期的に追い、重要な新情報を一次情報のリンク付きでまとめるスキル。同じ出来事の重複や情報源の取得漏れも整理します。
機能追加やバグ修正、コードレビューをClaude Code CLIへ委任する手順を案内します。単発実行と対話セッションを使い分け、権限や実行回数も調整できます。
ponytailの公開ベンチマークに基づき、コード量・出力トークン・費用・時間の削減結果を棒グラフで確認できます。現在の作業の実測値とは区別します。
Claude Codeの操作前後や終了時に処理を動かすフックの作成を支援します。危険な操作の検証、完了確認、開始時の情報読み込みを設定し、テストまで扱います。
曖昧な要望を5段階で実装に使える仕様へ整理し、GitHubのIssueとして登録。必要に応じて専用の作業環境でClaude Codeによる実装開始にもつなげるスキル。
Pythonでブラウザ操作を自動化するために、browser-useの導入、エージェントやブラウザの設定、独自ツールの追加、実行状況の監視を参照資料に沿って支援します。
コード内のLLMを使う処理を仕事の単位で洗い出し、承認後に用途別ラベルを付けます。Caveman Cloudで費用を処理ごとに分けて確認するためのスキルです。
新機能や不具合修正に先立って失敗するテストを書き、最小限の実装とコード整理を繰り返し、期待する動作と既存機能への影響を確かめるスキルです。
重複や検証内容の乏しいテスト、内部実装に依存するテストを調べ、不具合の再発を検出する確認を残しながら、根拠に基づいて整理・削除するスキル。
プロジェクトの検証スキルと機能・エージェントアクセスの対応表を、ソースと実動作に照らして点検します。手順や参照のずれを修正し、未検証の範囲や権限上の不足を整理します。
PaperclipのRunner評価と製品全体のE2E評価を目的に応じて選び、検証・結果の解釈・報告を、証拠や実行履歴、費用、失敗分類とともに扱うスキル。
Terminal-Benchの単一課題をPaperclipで試験・診断・再実行し、回数と時間の上限、製品修正の承認を管理するスキルです。
別のエージェントの最近の作業記録から繰り返す問題を見つけ、指示・スキル・ツール説明の最小限の改善を、具体的な証拠と確認用の差分を添えて提案するスキル。
Paperclipの作業計画に、目指す成果・制約・進め方・成功の確認方法をまとめ、実行前の不確実な点や判断事項を整理するスキルです。
Paperclipの既存エージェントから依頼に合う担当を選び、目的・制約・成果物を明記したタスクを作成して、会話終了後も参照できるIDとリンクを返すスキル。
Paperclipのタスクが止まる原因や、復旧処理が繰り返される理由を記録から調べ、コードを変更せずに再発防止の運用ルールと段階的な計画をまとめます。
Paperclipに新しいAIエージェントを接続するアダプターを作成・修正し、実行処理から設定画面、CLI表示、セッション管理まで整えるスキル。
制作したデザインを、レイアウト・目的への適合・ブランド・使いやすさ・文章の5つの観点で点検し、見つかった具体的な不備の修正まで進めるスキル。
複数ファイルにまたがるコード改修の前に、変更対象の役割と作業順序、リスクを整理し、後続の編集・差分レビュー・ビルドテストが参照する計画を作るスキル。
ランディングページや料金表、ドキュメント一覧などの試作を、付属テンプレートとレイアウトから組み立て、単一のHTMLファイルにまとめるスキル。
複雑で判断を誤る影響が大きい課題を、前提の確認から調査、多角的な分析、実行後の検証まで段階的に進め、根拠やリスクを整理して提案するスキル。