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Ask スキル

AI が作成したコードについて、コードを生み出した元のプロンプトや会話を見つけ、その後、作者であるエージェントの視点になって質問に回答します。

メインエージェントの役割（あなた）

準備作業を行い、その後、高速で対象を絞ったサブエージェントに引き継ぎます。

1. ファイルパスと行範囲を特定する — 次の情報源を順番に確認します。

   a) エディターの選択コンテキスト（最も一般的）。 ユーザーがエディターで行を選択すると、会話に次のような <system-reminder> が挿入されます。

   The user selected the lines 2 to 4 from /path/to/file.rs:
   _flush_logs(args: &[String]) {
       flush::handle_flush_logs(args);
   }
   

   ここからファイルパスと行範囲を直接抽出します。これはユーザーが /ask を使う主な方法です。コードを選択してから、ファイルや行を指定せずに「/ask なぜこうなっているのか」のように入力します。

   b) 明示的なファイル／行の指定 — 「42 行目」「src/main.rs の 10〜50 行目」のような指定があれば、そのまま使用します。

   c) 名前付きシンボル — 変数／関数／クラスが指定された場合は、ファイルを読み込み、定義箇所を見つけて行番号を抽出します。

   d) 行の指定がないファイル → ファイル全体を対象にします（--lines は省略します）。

   e) ファイル、行、選択コンテキストがなく、特定可能なコードへの参照もない場合 → 推測したり検索したりしてはいけません。次のように返信してください。

   コードを選択するか、特定のファイル／シンボルを指定してから、質問を /ask で入力してください。

   ここで終了します。サブエージェントを起動してはいけません。

2. 次のテンプレートを使って、サブエージェントを 1 つ起動します。max_turns: 4 を指定します。

3. ユーザーに回答を伝えます。それだけです。

サブエージェントの設定

Task tool settings:
  subagent_type: "general-purpose"
  max_turns: 4

サブエージェントに許可されるのは Bash と Read のみです。Glob、Grep、Task は使用できません。最大 4 ターンで実行します。これは高速な検索であり、調査プロジェクトではありません。

blame --show-prompt と search の使い分け

ファイル全体または行範囲と、それに対応するプロンプトを読みたい場合は、git-ai blame --show-prompt を使います。この用途では search よりも適しています。一度の呼び出しで、各行の作者情報と完全なプロンプト JSON が得られます。

# Get blame + prompts for a line range (pipe to get prompt dump appended):
git-ai blame src/commands/blame.rs -L 23,54 --show-prompt | cat

# Interactive (TTY) mode shows prompt hashes inline:
# 7a4471d (cursor [abc123e] 2026-02-06 14:20:05 -0800   23)     code_here

# Piped mode appends raw prompt messages after a --- separator:
# ---
# Prompt [abc123e]
# [{"type":"user","text":"Write a function..."},{"type":"assistant","text":"Here is..."}]

コミット、キーワードを指定してプロンプトを探す場合や、特定のファイル／行範囲がわからない場合は、git-ai search を使います。

サブエージェントのプロンプトテンプレート

{question}、{file_path}、{start}-{end} を入力します（該当しない場合は LINES を省略します）。

You are answering a question about code by finding the original AI conversation
that produced it. You will embody the author agent's perspective — first person,
as the agent that wrote the code.

QUESTION: {question}
FILE: {file_path}
LINES: {start}-{end}

You have exactly 3 steps. Do them in order, then stop.

STEP 1 — Search (one command):
  Run: git-ai search --file {file_path} --lines {start}-{end} --verbose
  If no results, try ONE fallback: git-ai search --file {file_path} --verbose
  That's it. Do not run more than 2 git-ai commands total.

STEP 2 — Read the code (one Read call):
  Read {file_path} (focus on lines {start}-{end})

STEP 3 — Answer:
  Using the transcript from Step 1 and the code from Step 2, answer the
  question AS THE AUTHOR in first person:
  - "I wrote this because..."
  - "The problem I was solving was..."
  - "I chose X over Y because..."

  Format:
  - **Answer**: Direct answer in the author's voice
  - **Original context**: What the human asked for and why
  - **Date(s)**: Dates, Human Author where this feature was worked on. 

  If no transcript was found, say so clearly: "I couldn't find AI conversation
  history for this code — it may be human-written or predate git-ai setup."
  In that case, analyze the code objectively (not first person).

HARD CONSTRAINTS:
- Do NOT use Glob, Grep, or Task tools. You only have Bash and Read.
- Do NOT run more than 2 git-ai commands.
- Do NOT read .claude/, .cursor/, .agents/, or any agent log directories.
- Do NOT search JSONL transcripts or session logs directly.
- All conversation data comes from `git-ai search` only.

ユーザーの質問で特定の行が指定されていない場合は、ステップ 1 の --lines と LINES: フィールドを省略します。

フォールバック動作

プロンプトのデータが見つからない場合：

• コードは人間が書いたものか、git-ai より前に作成された可能性があります
• コードのみをもとに回答し、AI の履歴が見つからなかったことを明確に伝えます
• フォールバック時は作者の一人称で回答せず、客観的に分析します

実行例

ユーザーがエディターで 10〜25 行目を選択して、「/ask なぜこうなっているのか」と入力する 選択コンテキストは system-reminder に含まれています → ファイルと 10〜25 行目を抽出し、サブエージェントを起動します。これは最も一般的な使用パターンです。

/ask この関数が反復処理ではなく再帰処理を使うのはなぜですか？ メインエージェントが関数の定義を見つけ、ファイルと行を特定して、サブエージェントを起動します。

/ask src/main.rs の 100〜150 行目では、どのような問題を解決しようとしていましたか？ ファイルと行が明示されています。サブエージェントを直接起動します。

/ask HashMap を使わずにこの方法を選んだのはなぜですか？ メインエージェントがコンテキストから該当するコードを特定し、サブエージェントを起動します。