Xs xangi kaizen

xangi-kaizen

xangi 上で起きた事象を「事象整理 → ログ調査 → 真因特定 → 横展開 → 修正・報告」の5フェーズで深掘りし、再発防止までやり切る汎用スキル。

スキルの背景・設計思想・参考文献は README.md を参照。

3原則

1. フェーズを飛ばさない — 「事象整理」を飛ばすと検証ポイントを見失う。「横展開」を飛ばすと同じ事故を別箇所で繰り返す
2. 想定で終わらせず証拠で詰める — 「たぶん」を提出物にしない。仮説 → 証拠（git log / reflog / mtime / 履歴出力） → 検証
3. 真因が特定できるまで実装に進まない — 表面的な対症療法は再発の温床
4. コードで推測する前に、事象が出た実際のターンのログを必ず開く — とくに「変な応答が返った」「空だった」「想定と違う出力」系。コードを読んで fallback を見つけると「原因はこれ」と早合点しがちだが、それは「どこで出るか」であって「そのターンで実際に何が起きたか」ではない。先に Phase 2 で対象 bot の session log / tool-trajectory を開き、そのターンの生データを確定してから、コードで「なぜそうなったか」を辿る。

5フェーズのワークフロー

Phase 1: 事象の整理（既知問題チェック含む）

何が起きた / いつ / どこで（チャンネル・対象スキル）。事実を時系列で整理する。

ステップ:

1. 引用メッセージ・チャンネル履歴を取得して事象の輪郭をつかむ

   xangi-cmd discord_history --count 30
   xangi-cmd discord_history --channel <ID> --count 50
   

2. 関係するスキル名・cron スケジュール・関連ファイルを箇条書きで把握する
3. 過去事例（KEDB = Known Error Database）を必ず確認 — [NOTES_DIR] の過去 xangi-kaizen ノートを事象キーワードで grep

   # xangi-kaizen タグの全事例
   grep -rl '#xangi-kaizen' [NOTES_DIR] | sort
   
   # 対象スキル名・キーワードで絞り込み
   grep -rl '#<対象スキル名>' [NOTES_DIR]
   grep -rl 'state\|cron\|<キーワード>' [NOTES_DIR]/*xangi-kaizen* 2>/dev/null
   

   ヒットした事例は中身を読む。同じパターンなら「対策」「教訓」をそのまま適用できる。未知なら次フェーズへ。

Phase 2: ログ調査

複数のソースを横断的に追う。一つの観点で結論を出さない。

ステップ 0（重要）: 調査対象 bot の workspace を特定する。 xangi は bot ごとに別 workspace・別プロセスで動く構成を取りうる。複数 bot を運用している場合、手元の workspace だけを見ても対象 bot の事象は写っていないことがある。

# Docker 運用の場合: bot がどのコンテナか確認
docker ps --format '{{.Names}}\t{{.Image}}'

# コンテナの workspace マウント元を確認
docker inspect <container> --format '{{range .Mounts}}{{.Source}} -> {{.Destination}}{{println}}{{end}}' | grep '/workspace'

特定した <bot-workspace> 配下の logs/sessions/ と logs/tool-trajectory/ を見る。環境変数やチャンネル割り当ては各 bot の .env で確認する。

観点	コマンド/対象
state ファイル	[STATE_DIR]/*_state.json、references/*_last_check.json 等の中身と stat -c "%y %n"
git 履歴	git log -p --all -- <path>、git show <commit>:<path>
git reflog	git reflog --since=<時刻>（ブランチ切替・rebase・reset の追跡）
cron / schedule	xangi-cmd schedule_list 2>&1 | grep -B2 -A3 <キーワード>
セッションログ（生応答）	対象 bot の <bot-workspace>/logs/sessions/*.jsonl。事象の出たチャンネル ID で grep -rl <channelId> → 該当ファイルの当該ターンを開き、assistant result を確認
tool-trajectory ログ	<bot-workspace>/logs/tool-trajectory/*.jsonl。tool search / loop / drift / stream buffer / cache などのイベントが時系列で残る
該当スクリプト/コード	skills/<name>/scripts/、または対象リポのソース。ログで事象を確定した後に「なぜそうなるか」を辿る
投稿履歴	xangi-cmd discord_history --channel <ID> --count 30

「これしか見ていない」状態で次フェーズに行かない。

Phase 3: 真因特定

「なぜ」を最低3回掘る。 誰が読んでも納得できる説明になるまで掘り続ける。

仮説 → 証拠 → 検証のサイクル。仮説が間違ってたら戻る。実装前に詰める。

例:

• 仮説1: cron が動いてなかった → 投稿履歴で確認 → ✗（cron は動いてた）
• 仮説2: state がロールバックされた → reflog で pull --rebase / checkout 多発を確認 → ✓
• なぜロールバックした？ → state が git 管理されてた + 開発作業の git 操作頻発 → ✓

「ここまで掘れば再発防止策が書ける」と思える深さまで掘る。一段で止まると対症療法になる。

応答内容系（変な出力・空・drift）はコードからの推測で終わらせない。「コードのこの fallback だ」で止めず、Phase 2 で開いた当該ターンの生ログと突き合わせて確定する。ログで確定するまでは報告に「ここは未確認の推測」と明示する。

Phase 4: 横展開

同じパターンの他ファイル/問題を網羅検索する。1件直しても、別の場所で同じ事故が起きうる。

# ランタイム状態ファイル系を全部洗い出し
git ls-files | grep -iE "state|cache|last_check|cookie|credential|\.pid$"

# 巨大ログ系（リポジトリ肥大化のリスク）
git ls-files | xargs -I {} stat -c "%s %n" {} 2>/dev/null | sort -rn | head -20

# 最近書き換えられた tracked ファイル（書き換え頻度 + tracked = 罠）
git ls-files | xargs -I {} stat -c "%y %n" {} 2>/dev/null | sort -r | head -30

事象の根本パターンに沿って検索クエリを組み立てる。「state ファイルが git ロールバックされた」が真因なら「他に git 管理されてる runtime state は無いか」を網羅する。

Phase 5: 修正実装と報告

実装方針:

• 個人運用の自分管理リポ → 直 push でも可
• 他者・チームと共有しているリポ / 公開テンプレートリポ → PR フロー
• ランタイム state / cache / log は 絶対に git 管理しない（.gitignore に追加）

報告フォーマット:

• 背景 — 何が起きたか（時系列）
• 原因 — なぜ起きたか（証拠付き、なぜを3段以上）
• 対策 — 何をしたか（変更ファイル・コミット・PR）
• テスト結果 — 動作確認の証拠（コマンド出力・履歴）
• 残課題 — 横展開で保留したもの・観察期間が必要なもの

調査結果の保存

詳細レポートは [NOTES_DIR] にタグ付きで保存する。事例は積み重ねていく（次回の調査で Phase 1 の KEDB として効く）。

• ファイル名: [NOTES_DIR]YYYYMMDD_xangi-kaizen_<事象タイトル>.md
• フロントマター:

  ---
  title: <事象タイトル>
  date: YYYY-MM-DD
  type: incident
  tags:
    - xangi-kaizen
    - incident
    - <対象スキル名>
  ---
  

• 保存は xs-note-taking スキルに従う（命名規則・フロントマター・同期手順を活用）

過去事例を参照したいときは:

grep -rl '#xangi-kaizen' [NOTES_DIR] | sort

横展開で見つかったパターン化された教訓は、次回の調査ですぐ参照したいので [WORKSPACE]/AGENTS.md、[WORKSPACE]/MEMORY.md、または knowledge/lessons_archive.md のような長期参照先に集約する。

使用例

xs-xangi-kaizen
xangi-kaizen でこの事象を調査して
原因調べて
再発防止策を立てて
調査して、横展開もしてほしい
事象を分析して