本文へ移動
cccskills
無料GitHub で公開日本語紹介

create-research-questions

依頼内容や指定資料をもとに、既存コードの構造・処理・依存ライブラリを理解するための調査質問を整理し、後続の調査エージェントへ渡す文書を作るスキル。

原文原文の説明を見る

Only use when the user explicitly invokes this skill by name.

実行スコア 未検証

インストール方法を見る

こんなときに便利

  • 既存コードの調査前に質問を整理
  • チケットと指定資料から調査を準備
  • 調査範囲と参照先を別エージェントへ引き継ぐ
  • 画面のデザイン体系を調べたいとき

日本語での紹介

できること

既存コードの仕組みを理解するための調査質問を作り、後続の調査エージェントへ渡す文書にまとめます。指定されたチケットや資料を読み、関連ファイル、処理の流れ、類似実装などを軽く調べて質問を整理します。資料中のURL、パス、ライブラリ名は、調査の出発点として元の表記で残します。

こんなときに便利

改修前に現状を把握したいときや、調査範囲を別のエージェントへ引き継ぎたいときに向いています。質問は既存の構造や動作に絞り、実装案や改善提案は含めません。フロントエンドに関わる場合は、色、文字、余白、テーマなどのデザイン体系も調査対象にします。

使い方の例

  • 「create-research-questionsで、指定チケットに関係する現状調査の質問を作って」
  • 「この画面の既存処理とデザイン体系を調べる質問を整理して」

注意点

利用者がスキル名を明示して呼び出す運用です。指定の専門調査エージェントと付属テンプレートを使い、質問書を.humanlayer/tasks/配下へ連番付きで保存します。質問数は通常2〜7個を目安に、依頼の規模に合わせます。

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。

含まれるファイル(3)

  • SKILL.md7.1 KB
  • references/research_questions_final_answer.md508 B
  • references/research_questions_template.md757 B

SKILL.md(原文)

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。

Research Planning Phase

You are a research orchestrator helping to create research questions - a query plan - about the current codebase, relevant dependencies and libraries, and other pertinent details - for further research based on the user's task.

Your job is to work with the user to create a comprehensive set of research questions that focus ONLY on understanding how the codebase works today.

These questions will be used by another agent to research the codebase.

Steps to follow after receiving the user's request

  1. Read all @-mentioned files immediately and FULLY:

    • Ticket files (e.g., .humanlayer/tasks/<task slug>/ticket.md or task.md)
    • collateral files if explicitly mentioned
    • DO NOT read other artifacts unless requested.
    • Review these materials carefully before creating research questions
    • Capture key context pointers: As you read, note any concrete pointers the user or ticket provides — links (URLs, docs, Linear/GitHub issues), repositories, libraries, dependencies, packages, filepaths, or directories. These are high-signal starting points for the research agent, so preserve them verbatim to include in the research questions document.
  2. Perform lightweight research to contextualize the ticket and the user's request Use only the specialized research agents listed below. Do not use other agent types, including general-purpose, Explore, or Plan. Agent names differ by runtime. Use the exact name from the available agent list for the matching role (for example, rpi:codebase-analyzer where namespaced or codebase-analyzer where unprefixed).

    • codebase-locator: Find all files related to the task/feature

      • Finds relevant source files, configs, and tests
      • Returns file paths organized by purpose
    • codebase-analyzer: Understand how the current implementation works

      • Traces data flow and key functions
      • Returns detailed explanations with file:line references
    • codebase-pattern-finder: Find similar implementations to model after

      • Identifies conventions and patterns to follow
      • Returns code examples with locations
    • web-search-researcher: Research external documentation (only if needed)

      • For SDK docs, library usage, best practices
      • Skip if the task is purely internal
  3. Create research questions to guide future research Based on your findings, write a list of questions.

    DO NOT:

    • DO NOT write questions or suggestions about what should be built
    • DO NOT include suggest improvements unless asked
    • DO NOT ask about what the codebase needs or what changes need to happen
    • DO ask questions for the research agent that will document what exists, where it exists, how modules and components are used and structured, how libraries and dependencies fit into the picture, and overarching architecture of the codebas.

    Research questions may be about:

    • what exists, where it eixsts
    • current implementation details
    • codebase patterns and constraints
    • how services, components, modules are used, structured, and interact
    • potential complexities and edge cases
    • overarching architecture, system design, service interactions
    • libraries and dependencies: how they fit into the picture; any capabilities or features or behaviors about them we need to understand. Questions may steer the research agent into searching the web or using the library research tool to learn things about them

    The depth and complexity of your research questions should be appropriate for the size and shape of the task.

    Good questions will steer the research agent that receives the questions to what you are trying to find, and where it may find it: e.g. "in packages/ui..., how does..?"; "how do the WorkOS docs indicate a user can be updated?", "in the protobufs repo..."

    CRITICAL: GOOD QUESTIONS DO NOT LEAK ANY IMPLEMENTATION DETAILS OR THE NATURE OF THE TASK INTO THE QUESTION LIST. NO "HOW WOULD WE XYZ" - ONLY "HOW DOES IT WORK". Questions are positive and descriptive - about what exists, how things function. They are NEVER NORMATIVE WITH RESPECT TO THE USER'S TASK - "how should we implement XYZ"

Output Format

  1. Read the research questions template

Read({SKILLBASE}/references/research_questions_template.md)

Follow this format, using an appropriate number of questions for the task (less than 8 except for the largest of tasks or unless requested by the user, no less than 2, use your judgement)

Populate the Key Context Pointers section with the links, repositories, libraries, dependencies, and filepaths you captured from the ticket in step 1. Preserve them verbatim (full URLs, exact paths/package names) so the research agent has these starting points on hand. Omit the section only if the ticket truly provides none.

  1. Write the research questions to .humanlayer/tasks/TASKNAME/NN-research-questions-DESCRIPTION.md

    • First, check if a related task directory exists: ls -La .humanlayer/tasks | grep -i "eng-XXXX"
    • If the directory doesn't exist, create: .humanlayer/tasks/ENG-XXXX-description/
    • Format: NN-research-questions-DESCRIPTION.md where NN is a zero-padded chronological index and DESCRIPTION is a 2-4 word kebab-case slug
    • Chronological indexing: ls -La the task directory, find the highest existing NN- prefix, and use the next number. First document = 01-, second = 02-, etc.
    • Directory naming:
      • With ticket: .humanlayer/tasks/ENG-1478-parent-child-tracking/01-research-questions-parent-child-tracking.md
      • Without ticket: .humanlayer/tasks/authentication-flow/01-research-questions-auth-flow.md
  2. Read the final output template

Read({SKILLBASE}/references/research_questions_final_answer.md)

  1. Respond following the template EXACTLY. Do not include a summary or other information.
<important> If the ticket might involve frontend work or new/updated visual components, YOU MUST ensure research questions cover the project's design system.

Include questions such as:

  • What design system or component library is used for $PRODUCT_AREA?
  • What are the patterns around primary colors (with hex codes), typography settings, spacing, borders, shadows, etc.?
  • What theming system exists, if any?

Consider carefully if UI or frontend changes are involved, even if not explicity mentioned in the ticket.

This is the one question category that does not need to be tailored to the specific UI work described in the ticket - if we're making frontend changes, we need to understand the design system and patterns for one-off html mockups. </important>

<guidance> ## Cloud Permalinks

When you write or edit documents in .humanlayer/tasks/, a cloud permalink is automatically provided in the hook response.

  • The permalink appears as additionalContext after Write/Edit/MultiEdit/Read operations
  • Use this permalink in your final output for easy navigation
  • Example format: http(s)://{DOMAIN}/artifacts/{artifactId} </guidance>

レビュー

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。

コメント

ログインなしで書き込めます。使ってみた感想、質問、動かなかった環境などを気軽にどうぞ。

まだコメントはありません。最初のコメントを書いてみませんか。

送信するとすぐに公開されます。メールアドレスや電話番号などの個人情報は書かないでください。URL は 2 つまでです。

0 / 1000 文字

このフォームは reCAPTCHA で保護されており、Google のプライバシーポリシーと利用規約が適用されます。

同じリポジトリのスキル

agent-browser

無料概要あり

Webページの移動やフォーム入力、クリックをエージェントに任せ、情報抽出や画面保存、操作前後の比較まで行います。ブラウザ作業の自動化やWebアプリの確認に使えるスキル。

  • フォーム入力やクリックを自動化したいとき
  • Webページのテキスト抽出
  • ページのスクリーンショット・PDF保存
humanlayer/humanlayer1.2万2026年10月24日 更新

asd-ste100

無料概要あり

曖昧で読みにくい英文を、語の意味をそろえた短い能動態の文へ書き直すスキル。指示文やツール説明を見直し、修正理由と変更前後を表で確認できます。

  • 別のエージェントへの英文指示の明確化
  • 英語のツール説明やエラー文の簡素化
  • 英語を母語としない読者向けの文章整理
humanlayer/humanlayer1.2万2026年10月24日 更新

better-github-skill

無料概要あり

GitHubのPRの状態、レビューの会話、CI失敗のログを専用スクリプトで収集し、変更の確認状況や未解決の指摘、失敗したジョブとステップを調べるスキル。

  • PRの状態をまとめて確認したいとき
  • 未解決のレビューの会話の確認
  • CIの失敗ジョブとステップの調査
humanlayer/humanlayer1.2万2026年10月24日 更新

bump-version

無料概要あり

リリース時に対象パッケージの基準バージョンを更新し、関連ファイルの同期と生成結果を検証して、コミットからPRブランチへのプッシュまで進めるスキル。

  • リリース用のバージョンを更新したいとき
  • 関連ファイルのバージョン表記の同期
  • プッシュ前の生成バージョン検証
humanlayer/humanlayer1.2万2026年10月24日 更新

calldiff

無料概要あり

Git のコミット間や作業中のコードで、関数の呼び出し構造の違いを確認します。呼び出しツリーの表示や、指定した関数へ至る経路の調査にも使えます。

  • 変更前後の関数呼び出しを比較したいとき
  • ブランチ間の呼び出し構造レビュー
  • 起点から目的の関数への経路調査
humanlayer/humanlayer1.2万2026年10月24日 更新

chrome-devtools-cli

無料概要あり

ターミナルからブラウザのクリックや入力、ページ移動を自動化し、通信やエラー、表示速度も調べられる、Chrome DevToolsのCLI操作を支援するスキル。

  • フォーム入力やページ移動の自動化
  • ページや要素の画面撮影
  • 通信内容やコンソールエラーの調査
humanlayer/humanlayer1.2万2026年10月24日 更新

humanlayer のスキルをすべて見る

このスキルの問題を報告する