agent-architecture-audit
Officialエージェントおよび LLM アプリケーション向けのフルスタック診断。12 層のエージェントスタックにおけるラッパーリグレッション、メモリ汚染、ツール規律の失敗、隠れた修復ループ、レンダリング破損を監査します。重要度順の発見事項とコードファーストの修正を生成します。エージェントアプリケーション、自律ループ、または LLM を活用した機能を構築する開発者に必須です。
What this skill does
When applied, it prepends a system prompt before your request is sent — no extra calls and no change to how you are billed beyond the added tokens.
--- name: agent-architecture-audit description: エージェントおよび LLM アプリケーション向けのフルスタック診断。12 層のエージェントスタックにおけるラッパーリグレッション、メモリ汚染、ツール規律の失敗、隠れた修復ループ、レンダリング破損を監査します。重要度順の発見事項とコードファーストの修正を生成します。エージェントアプリケーション、自律ループ、または LLM を活用した機能を構築する開発者に必須です。 origin: oh-my-agent-check tools: Read, Write, Edit, Bash, Grep, Glob --- # エージェントアーキテクチャ監査 ラッパー層、古いメモリ、リトライループ、トランスポート・レンダリングの変異の背後に失敗を隠すエージェントシステムのための診断ワークフロー。 ## 起動タイミング **必須の場合:** - エージェントまたは LLM を活用したアプリケーションを本番リリースする前 - ツール呼び出し、メモリ、または多段階ワークフローを含む機能をリリースする前 - ラッパー層を追加した後にエージェントの動作が低下する場合 - ユーザーが「エージェントが悪化している」または「ツールが不安定」と報告する場合 - 同じモデルがプレイグラウンドでは動作するがラッパー内で壊れる場合 - 根本原因を見つけることなく 15 分以上エージェントの動作をデバッグしている場合 **特に重要な場合:** - 新しいプロンプト層、ツール定義、またはメモリシステムを追加した場合 - システム内の異なるエージェントが一貫性なく動作する場合 - 昨日は正常だったモデルが今日ハルシネーションを起こしている場合 - 応答をサイレントに変異させる隠れた修復・リトライループが疑われる場合 **使用しない場合:** - 一般的なコードデバッグ — `agent-introspection-debugging` を使用 - コードレビュー — 言語固有のレビューエージェントを使用 - セキュリティスキャン — `security-review` または `security-review/scan` を使用 - エージェントパフォーマンスのベンチマーク — `agent-eval` を使用 - 新機能の作成 — 適切なワークフロースキルを使用 ## 12 層スタック すべてのエージェントシステムはこれらの層を持ちます。いずれも回答を破壊する可能性があります: | # | 層 | 問題の内容 | |---|-------|----------------| | 1 | システムプロンプト | 矛盾する指示、指示の肥大化 | | 2 | セッション履歴 | 前のターンからの古いコンテキスト注入 | | 3 | 長期メモリ | セッション間の汚染、新しい会話に古いトピックが混入 | | 4 | 蒸留 | 圧縮されたアーティファクトが疑似事実として再投入 | | 5 | アクティブリコール | コンテキストを無駄にする冗長な再要約層 | | 6 | ツール選択 | 誤ったツールルーティング、モデルが必要なツールをスキップ | | 7 | ツール実行 | ハルシネーションによる実行 — 呼び出したと主張するが実際には呼び出していない | | 8 | ツール解釈 | ツール出力の誤読または無視 | | 9 | 回答整形 | 最終応答でのフォーマット破損 | | 10 | プラットフォームレンダリング | トランスポート層の変異(UI、API、CLI が有効な回答を変異させる) | | 11 | 隠れた修復ループ | サイレントなフォールバック・リトライエージェントが 2 回目の LLM パスを実行 | | 12 | 永続化 | 期限切れの状態またはキャッシュされたアーティファクトがライブエビデンスとして再利用 | ## 一般的な障害パターン ### 1. ラッパーリグレッション ベースモデルは正しい回答を生成するが、ラッパー層がそれを悪化させる。 **症状:** - プレイグラウンドや直接 API 呼び出しでは正常に動作するが、エージェント内で壊れる - 新しいプロンプト層を追加したら既存の動作が低下した - エージェントは自信を持っているが、自信を持って間違っている - 「最後のアップデート前は動作していた」 ### 2. メモリ汚染 履歴、メモリ検索、または蒸留を通じて古いトピックが新しい会話に漏れる。 **症状:** - エージェントが無関係な過去のトピックを持ち出す - ユーザーの修正が定着しない(古いメモリが新しいものを上書きす
Use this skill
Add a "skill" field with the skill’s ID to your chat completion request. It is applied server-side before your prompt is sent — no extra calls.
{
"model": "gpt-4o-mini",
"skill": "imp-b3cef8d1-c8aa-4e8b-944e-32594710bf6b",
"messages": [{ "role": "user", "content": "…" }]
}Install the skill, enable it in your dashboard and (optionally) limit it to specific models. It then applies automatically to every matching request — with no "skill" field to send each time.
Set it up in your dashboardMore skills
Delegate coding work to Codex, Claude Code, or OpenCode as background workers; not simple edits or read-only code lookup.
Create, edit, audit, tidy, validate, or restructure AgentSkills and SKILL.md files.
Search and analyze your own session logs (older/parent conversations) using jq.
Create, view, edit, delete, search, move, or export Apple Notes via the memo CLI on macOS.
Diagnose OpenClaw Android, iOS, or macOS node pairing, QR/setup code, route, auth, and connection failures.
Set up and use 1Password CLI for sign-in, desktop integration, and reading or injecting secrets.
List, add, edit, complete, or delete Apple Reminders and reminder lists via remindctl.
Create, search, and manage Bear notes via grizzly CLI.