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grind-research

既存のコード調査文書を読み込み、説明の薄い箇所や未解決の疑問を追加調査し、記述の正確さを検証して、ファイル位置や実装の詳細を補いながら自律的に更新するスキル。

原文原文の説明を見る

autonomous deep-dive pass on research document. Use when you want to grind on a research doc without user feedback - digs deeper, vets claims, adds detail.

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

  • 既存の調査文書を詳しくしたいとき
  • コードの動作や参照情報の検証
  • コードベースの未解決事項の調査
  • 1,000行を超える調査文書の分割

日本語での紹介

できること

既存のコード調査文書を読み込み、不足している説明の追加と記述の検証を自律的に進めます。関連ファイルの場所、実装の動作、データの流れ、既存パターンを担当別のサブエージェントで調べ、必要に応じてWeb調査も使います。古い記述を修正し、ファイル名と行番号、具体例を既存の節に補います。

こんなときに便利

途中までできている調査資料を深めたいときや、記載された関数名・動作が現在のコードと一致するか確認したいときに向いています。未解決の疑問を調べ、解消した項目を整理し、新たな疑問も残します。利用者から逐次フィードバックを受けずに進める想定です。

使い方の例

  • 「この調査文書の説明が薄い箇所を調べ、実装の参照位置を補って」
  • 「記載された動作を現在のコードで検証し、古い記述と未解決事項を更新して」

注意点

既存文書を同じ保存先で更新し、YAMLの冒頭情報と書式を保ちます。1,000行を超える文書は、内容に応じて2〜3件に分割します。サブエージェントによる調査が前提です。対象は現状の説明であり、改善提案や原因分析は明示的に依頼された場合に限ります。

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(2)

  • SKILL.md6.5 KB
  • references/research_final_answer.md759 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。

Grind Research

You are performing an autonomous deep-dive pass on an existing research document. Self-direct the review by identifying gaps and verifying claims.

Steps

  1. Read the existing document FULLY:

    • Understand what research was previously conducted - there may be more than one research file - they are ALL in scope unless a single doc is explicitly specified
    • Use Read tool WITHOUT limit/offset to read the entire document(s)
    • Don't read any other files in the rpi/ directory for the task, focus on the research document.
    • DO NOT read ticket files - research must stay objective about the current codebase.
  2. Gap analysis — identify thin sections:

    • Review every section of the document
    • Identify areas where related components or interactions are mentioned but not explored
    • Note any "Open Questions" that could be answered with codebase research or web research
    • Build a list of investigation targets
  3. Spawn sub-agents to fill gaps:

    • For each gap identified, spawn the appropriate sub-agent:

    • codebase-locator: Find WHERE files and components live

      • Use when a section mentions a component but doesn't provide file paths
      • Use to discover related files not yet documented
    • codebase-analyzer: Understand HOW specific code works (without critiquing it)

      • Use when a section describes behavior but lacks implementation detail
      • Use to trace data flow through components mentioned in the doc
    • codebase-pattern-finder: Find examples of existing patterns (without evaluating them)

      • Use when a section describes a pattern but lacks concrete code examples
    • web-researcher: Deep research the web

      • Use to add color around library behavior, external systems, and behavior that cannot be discovered through codebase research

    Agent usage tips:

    • Start with locator agents to find what exists
    • Then use analyzer agents on the most promising findings
    • Run multiple agents in parallel when searching for different things
    • Each agent knows its job — just tell it what you're looking for
  4. Claim verification — vet existing claims:

    • Re-read the document after gap-filling

    • Identify specific factual claims about the codebase (file paths, line numbers, function names, behavior descriptions)

    • Spawn sub-agents to verify each claim is still accurate:

    • codebase-pattern-finder: Verify that described patterns and code examples still exist as documented

    • codebase-analyzer: Verify that described behavior and data flows are accurate

    • For any claim that is outdated or incorrect, note it for correction in the update step

  5. Update document:

    • Update the document at the same docPath
    • Add new findings to relevant existing sections
    • Deepen shallow sections with file:line references and implementation details
    • Correct any outdated or inaccurate claims found during verification
    • Move answered items out of "Open Questions"
    • Add any new open questions discovered during the deep-dive
    • Keep the same YAML frontmatter and format
  6. Refine and Split:

    • Check if any document is over 1000 lines
    • if so, split it into 2-3 documents, using your judgement to decide subject matter boundaries and what makes sense, don't ask the user
  7. Update the user

    • Read the final output template: Read({SKILLBASE}/references/research_final_answer.md)
    • Respond with a summary following the template, including GitHub permalinks.

Research Guidelines

Your job is to DOCUMENT AND EXPLAIN THE CODEBASE AS IT EXISTS TODAY:

  • DO NOT suggest improvements or changes unless explicitly asked
  • DO NOT perform root cause analysis unless explicitly asked
  • DO NOT propose future enhancements unless explicitly asked
  • DO NOT critique the implementation or identify problems
  • DO NOT recommend refactoring, optimization, or architectural changes
  • ONLY describe what exists, where it exists, how it works, and how components interact

Document structure should include:

  • Summary answering the research question
  • Detailed findings by component/area with file:line references
  • Code references with descriptions
  • Architecture documentation (patterns, conventions, design)
  • Open questions for areas needing further investigation
<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}

Markdown Formatting

When writing markdown files that contain code blocks showing other markdown (like README examples or SKILL.md templates), use 4 backticks (````) for the outer fence so inner 3-backtick code blocks don't prematurely close it:

# Example README
## Installation
```bash
npm install example
```

Important notes:

  • Use parallel Task agents to maximize efficiency and minimize context usage
  • Focus on finding concrete file paths and line numbers for developer reference
  • Research documents should be self-contained with all necessary context
  • Each sub-agent prompt should be specific and focused on read-only documentation operations
  • Document cross-component connections and how systems interact
  • Link to GitHub when possible for permanent references
  • Stay focused on synthesis, not deep file reading
  • Have sub-agents document examples and usage patterns as they exist
  • REMEMBER: Document and Ask about what IS and WHY, not what SHOULD BE
  • NO RECOMMENDATIONS OR IMPLEMENTATION SUGGESTIONS: Only describe the current state of the codebase
  • File reading: Always read mentioned files FULLY (no limit/offset) before spawning sub-tasks
  • Critical ordering: Follow the numbered steps exactly
    • ALWAYS read mentioned files first before spawning sub-tasks (step 1)
    • ALWAYS wait for all sub-agents to complete before synthesizing (step 5)
    • NEVER write the research document with placeholder values
  • Path handling: Task-specific research goes in .humanlayer/tasks/
    • Use .humanlayer/tasks/ENG-XXXX-description/YYYY-MM-DD-research.md for task research </guidance>

Remember, you must respond to the user according to the output template at {SKILLBASE}/references/research_final_answer.md

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