Supersetの利用状況を調べ、まだ使っていない機能と活用方法を提案します。定期実行や並列作業、タスク管理などを一つずつ説明し、選んだ機能を実際に設定します。
- 未使用のSuperset機能を知りたいとき
- エージェントの定期実行を設定したいとき
- 別ワークスペースで並列作業したいとき
Sentryの本番エラーを、実行履歴や直前の操作、発生条件の分布から調査。コードを直す前に、クラッシュした場所と原因を切り分け、影響する利用者やリリースを整理します。
Root-cause a production error with Sentry's evidence before touching code — pull the issue, read the stack trace and breadcrumbs, and separate the crash from its trigger. Use when the user pastes a Sentry link or issue ID, reports a production error, or asks why something is crashing for users.
実行スコア 未検証
インストール方法を見るSentryに記録された本番エラーを調べ、何が失敗し、なぜ起き、誰に影響しているかを整理します。Issueの詳細を取得し、スタックトレースというコードの実行履歴から、自分たちのコードに属する箇所をたどります。さらに、直前の操作履歴やブラウザ・利用組織・リリースなどの分布、初回発生時期と件数を確認し、クラッシュした場所と引き金になった条件を切り分けます。
SentryのリンクやIssue IDを受け取ったとき、利用者から「落ちる」と報告されたときに向いています。同じエラー文でも実行履歴が違う問題を区別し、特定の環境やリリースに偏っていないか調べたい場面にも役立ちます。
Sentryの連携ツールを使う前提です。本番のリリースと作業中のコードでは行番号が違う場合があるため、照合します。Seerによる分析を使う場合も、提案された原因を実行履歴で確かめます。Issueの解決扱いは修正の出荷を踏まえて判断します。
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。
SKILL.md の記述から、注意が要る操作と導入の前提を AI が確認しました。点数は実際に動かした結果(実行検証)だけで付けています。
点数には入れていません。 2026年10月29日 時点で AI(OpenAI Codex)が判定しました。目安なので、入れる前に原文も確認してください。
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。
A Sentry issue is a claim about what broke. The job is to turn it into a claim about why it broke, backed by the event data, before anyone edits code.
A pasted URL or short ID (PROJECT-123) goes straight to get_issue_details.
A described error ("users can't check out") goes through search_issues first,
but treat the results as candidates: match on the error type and the affected
code path, not on title similarity. If two issues share a message but differ in
stack trace, they are two bugs.
Fetch the newest event's stack trace. The top frame is where it crashed, not
where it broke — walk down until you leave library code and hit the first
frame owned by this repo. That frame and its local variables are the starting
point. Cross-check the file against the working tree: production runs a
release, and the line numbers may belong to code that has since changed.
find_releases tells you which version the events come from.
Before proposing a cause, check what the events have in common:
get_issue_tag_values): one browser, one endpoint, one tenant, one
release? A bug scoped to a dimension names its own trigger.Seer (analyze_issue_with_seer) is worth running for a second opinion, but
verify its suggested cause against the frames yourself before repeating it.
The finding is three sentences: what fails, why, and who it hits (volume,
affected users, releases). Link the issue. If the user asks for a fix, fix the
frame you identified — and only then consider update_issue to assign or
resolve, never as a way to make the dashboard quiet.
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