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by Api.AirforcePrepends a system promptAI & Agent Building000 uses202,700

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。

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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.

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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
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# 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

Per request

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": "…" }]
}
Always on — no field to send

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 dashboard