agent-browser CLIでページ移動やフォーム入力、スクリーンショット取得、情報収集を行い、Webアプリの画面や動作を確認します。
- ページを開いて状態を確認したいとき
- フォーム入力後の画面を確かめたいとき
- 画面のスクリーンショットを撮りたいとき
オーケストレーションログとJudgment Ledgerから繰り返し起きる失敗を読み取り、確信度付きのルール候補として提案します。SSOTへの反映は人が確認する前提で、自動昇格は行いません。
Extract recurring failure patterns from breezing orchestration logs and Judgment Ledger, emit failure-rule.v1 proposals with confidence scores. SSOT promotion to patterns.md or decisions.md is proposal-only — human-approval-required. Use when user mentions failure codifier, failure patterns, self-learning loop, codify failures, or failure-rule proposals. Do NOT load for: direct SSOT edits, auto-promotion, or implementation unrelated to failure analysis.
実行スコア 未検証
インストール方法を見るbreezingのオーケストレーションログとJudgment Ledgerを読み取り、繰り返し発生している失敗パターンを抽出します。見つけたパターンはfailure-rule.v1形式の候補としてまとめ、発生回数に応じた確信度を添えます。また、候補をpatterns.mdまたはdecisions.mdのどちらに反映するかも提案できます。処理は読み取り専用で、SSOTのファイルへ直接書き込むことはありません。
複数回起きた失敗を個別の出来事で終わらせず、再発防止に使えるルール候補として整理したいときに向いています。ログをもとに自己学習の材料を見つけ、人が確認できる形で根拠と確信度を確認したい場合にも使えます。
SSOTへの昇格には人の承認が必要です。このスキルは候補を提案するだけで、自動昇格やpatterns.md・decisions.mdの直接編集は行いません。
この紹介文は、公開されている SKILL.md をもとに AI(OpenAI Codex)が作成しました。正確な仕様は下の原文を確認してください。
インストールする前に、エージェントに与えられる指示の中身を確認できます。
breezing orchestration ledger + Judgment Ledger から再現失敗を read-only で抽出し、failure-rule.v1 候補を confidence score 付きで提案します。
patterns.md / decisions.md への自動昇格は構造的に禁止。go/internal/failurecodifier/confidence.go)。proposed_ssot_target フィールドで patterns.md または decisions.md を提案するのみ。./scripts/failure-codifier-propose.sh --dry-run
stdout は JSON 配列(failure-rule.v1 候補)。SSOT ファイルには一切書き込みません。
cd go && go test ./internal/failurecodifier/... -count=1
templates/schemas/failure-rule.v1.jsongo/internal/failurecodifier/patterns.md / decisions.md への Write / Edit(human 承認後も codifier 経由では不可)AutoPromote / unattended SSOT 更新cc:* マーカー変更まだレビューはありません。使ってみた感想をお寄せください。
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計画済みタスクの実装をチーム形式で進め、Workerへの委譲、独立レビュー、修正、完了報告までを一連の流れで調整します。
Plans.mdのタスクをチームに分担し、依存関係に沿って実装・レビュー・取り込みまで進めて、結果と進捗をまとめます。
Claude CodeやCodexの更新を取り込む変更をレビューし、機能表への記載に実装・検証・将来計画が伴っているか分類します。
CIの失敗ログや変更履歴から原因を切り分け、実装・テスト・環境のどこを直すべきかを判断して、承認範囲内の修正を進めます。
cursor-agentに読み取り専用で質問や調査を依頼し、設計の相談や別の視点からの確認を受けて、根拠と注意点を短く整理します。