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everything-claude-code/docs/ja-JP/skills/agent-architecture-audit/SKILL.md
Claude ec9ace9c54 docs: add native Japanese translation of ECC documentation (ja-JP)
Translate everything-claude-code repository to Japanese including:
- 17 root documentation files
- 60 agent documentation files
- 80 command documentation files
- 99 rule files across 18 language directories (common, angular, arkts, cpp, csharp, dart, fsharp, golang, java, kotlin, perl, php, python, ruby, rust, swift, typescript, web)
- 199 skill documentation files

Total: 455 files translated to Japanese with:
- Consistent terminology glossary applied throughout
- YAML field names preserved in English (name, description, etc.)
- Code blocks and examples untouched (comments translated)
- Markdown structure and relative links preserved
- Professional translation maintaining technical accuracy

This translation expands ECC accessibility to Japanese-speaking developers and teams.

Co-Authored-By: Claude Haiku 4.5 <noreply@anthropic.com>
2026-05-17 02:31:40 -04:00

14 KiB
Raw Blame History

name, description, origin, tools
name description origin tools
agent-architecture-audit 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。 oh-my-agent-check 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:

# 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る)
  • 同一セッション内のアーティファクトが疑似事実として再投入される
  • メモリが際限なく増加し、時間とともに応答品質が低下する

3. ツール規律の失敗

ツールはプロンプトで宣言されているがコードでは強制されていない。モデルがそれをスキップするか実行をハルシネーションする。

症状:

  • プロンプトに「ツール X を必ず使用する」とあるが、モデルはそれを呼び出さずに回答する
  • ツール結果は正しく見えるが実際には実行されていない
  • 異なるツールが同じ責任をめぐって競合する
  • モデルが使うべきでない時にツールを使う、または使うべき時にスキップする

4. レンダリング・トランスポート破損

エージェントの内部回答は正しいが、プラットフォーム層が配信中にそれを変異させる。

症状:

  • ログは正しい回答を示すが、ユーザーには壊れた出力が表示される
  • Markdown レンダリング、JSON パース、またはストリーミングフラグメントが有効な応答を破損する
  • 隠れたフォールバックエージェントが配信前に回答をサイレントに置き換える
  • 出力がターミナルと UI で異なる

5. 隠れたエージェント層

明示的なコントラクトなしにサイレントな修復、リトライ、要約、またはリコールエージェントが実行される。

症状:

  • 内部生成とユーザー配信の間で出力が変化する
  • 「自動修正」ループがユーザーの知らない 2 回目の LLM パスを実行する
  • 複数のエージェントが調整なしに同じ出力を修正する
  • 回答が不可視の層によって「滑らか」または「修正」される

監査ワークフロー

フェーズ 1: スコープ

監査対象を定義する:

  • 対象システム — どのエージェントアプリケーションか?
  • エントリポイント — ユーザーはどのように操作するか?
  • モデルスタック — どの LLM とプロバイダーか?
  • 症状 — ユーザーは何を報告しているか?
  • 時間ウィンドウ — いつ始まったか?
  • 監査する層 — 12 層のうちどれが該当するか?

フェーズ 2: エビデンス収集

コードベースからエビデンスを収集する:

  • ソースコード — エージェントループ、ツールルーター、メモリ受付、プロンプトアセンブリ
  • ログ — 過去のセッショントレース、ツール呼び出し記録
  • 設定 — プロンプトテンプレート、ツールスキーマ、プロバイダー設定
  • メモリファイル — SOP、ナレッジベース、セッションアーカイブ

rg を使用してアンチパターンを検索する:

# プロンプトテキストのみで表現されたツール要件(コードでなく)
rg "must.*tool|必须.*工具|required.*call" --type md

# バリデーションなしのツール実行
rg "tool_call|toolCall|tool_use" --type py --type ts

# メインエージェントループ外の隠れた LLM 呼び出し
rg "completion|chat\.create|messages\.create|llm\.invoke"

# ユーザー修正優先度なしのメモリ受付
rg "memory.*admit|long.*term.*update|persist.*memory" --type py --type ts

# 追加の LLM 呼び出しを実行するフォールバックループ
rg "fallback|retry.*llm|repair.*prompt|re-?prompt" --type py --type ts

# サイレントな出力変異
rg "mutate|rewrite.*response|transform.*output|shap" --type py --type ts

フェーズ 3: 障害マッピング

各発見事項について文書化する:

  • 症状 — ユーザーが見るもの
  • メカニズム — ラッパーがそれを引き起こす方法
  • ソース層 — 12 層のうちどれか
  • 根本原因 — 最も深い原因
  • エビデンス — ファイル:行 またはログ:行の参照
  • 信頼度 — 0.0 から 1.0

フェーズ 4: 修正戦略

デフォルトの修正順序(コードファースト、プロンプトファーストではない):

  1. ツール要件のコードゲート化 — プロンプトテキストだけでなくコードで強制する
  2. 隠れた修復エージェントの削除または縮小 — フォールバックをコントラクトで明示的にする
  3. コンテキストの重複を削減 — プロンプト・履歴・メモリ・蒸留を通じた同一情報
  4. メモリ受付の厳格化 — ユーザーの修正 > エージェントのアサーション
  5. 蒸留トリガーの厳格化 — 圧縮すべきでないものは圧縮しない
  6. レンダリング変異の削減 — パススルー、変換しない
  7. 型付き JSON エンベロープへの変換 — 構造化された内部フロー、自由形式の散文ではない

重要度モデル

レベル 意味 アクション
critical エージェントが自信を持って誤った操作動作を生成できる 次のリリース前に修正
high エージェントが頻繁に正確性や安定性を低下させる このスプリントで修正
medium 正確性は通常維持されるが出力が脆弱または無駄 次のサイクルで計画
low 主に見た目または保守性の問題 バックログ

出力フォーマット

発見事項をユーザーにこの順序で提示する:

  1. 重要度順の発見事項(最も重要なものから)
  2. アーキテクチャ診断(どの層が何を破損させ、なぜか)
  3. 優先度付き修正計画(コードファースト、プロンプトファーストではない)

お世辞や要約から始めないこと。システムが壊れている場合は直接そう述べる。

クイック診断質問

エージェントシステムを監査する際、以下に答える:

# 質問 Yes の場合 →
1 モデルが必要なツールをスキップして回答できるか? ツールがコードゲートされていない
2 古い会話コンテンツが新しいターンに現れるか? メモリ汚染
3 同じ情報がシステムプロンプトとメモリと履歴にあるか? コンテキストの重複
4 プラットフォームが配信前に 2 回目の LLM パスを実行するか? 隠れた修復ループ
5 内部生成とユーザー配信で出力が異なるか? レンダリング破損
6 「ツール X を必ず使用する」ルールがプロンプトテキストのみか? ツール規律の失敗
7 エージェント自身のモノローグが永続メモリになり得るか? メモリポイズニング

避けるべきアンチパターン

  • ラッパー層のリグレッションを否定する前にモデルを責めることを避ける。
  • 汚染パスを示さずにメモリを責めることを避ける。
  • 現在のクリーンな状態が汚れた過去の出来事を消すことを許可しない。
  • Markdown の散文を信頼できる内部プロトコルとして扱わない。
  • コードがそれを強制しないのにプロンプトテキストの「ツールを必ず使用する」を受け入れない。
  • 発見事項を直接的に、エビデンスに基づいて、重要度順に維持する。

レポートスキーマ

監査はこの形状に従った構造化されたレポートを生成すべきです:

{
  "schema_version": "ecc.agent-architecture-audit.report.v1",
  "executive_verdict": {
    "overall_health": "high_risk",
    "primary_failure_mode": "string",
    "most_urgent_fix": "string"
  },
  "scope": {
    "target_name": "string",
    "model_stack": ["string"],
    "layers_to_audit": ["string"]
  },
  "findings": [
    {
      "severity": "critical|high|medium|low",
      "title": "string",
      "mechanism": "string",
      "source_layer": "string",
      "root_cause": "string",
      "evidence_refs": ["file:line"],
      "confidence": 0.0,
      "recommended_fix": "string"
    }
  ],
  "ordered_fix_plan": [
    { "order": 1, "goal": "string", "why_now": "string", "expected_effect": "string" }
  ]
}

関連スキル

  • agent-introspection-debugging — エージェントランタイムの失敗(ループ、タイムアウト、状態エラー)のデバッグ
  • agent-eval — エージェントパフォーマンスの対決ベンチマーク
  • security-review — コードと設定のセキュリティ監査
  • autonomous-agent-harness — 自律エージェント操作のセットアップ
  • agent-harness-construction — エージェントハーネスをゼロから構築