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root-cause-analysis

root-cause-analysis

github.com/naodengテスト・品質28538 回インストール1 日前に更新
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root-cause-analysis について

証拠、仮説、検証実験を用いて、問題の体系的な根本原因と促進要因を調べるエンジニア向けスキルです。直近のエラーを根因と決めつけず、情報が限られる場合は結論の限界を明示します。

主な機能

  1. 01トリガー、根本原因、促進要因の区別
  2. 02証拠との関連付けと未検証仮説の明示
  3. 03因果関係、反証、再発リスクの分析
  4. 04リスクと証拠に基づく改善項目の優先順位付け

活用シーン

  1. 01システム問題の根本原因を調査
  2. 02既存の分析にある証拠の不足をレビュー
  3. 03情報が不十分な状況で検証実験を計画

インストール

コマンドをコピーしてターミナルで実行します。

$npx skills add https://github.com/naodeng/awesome-qa-skills --skill root-cause-analysis

インストール後、Claude Code で/root-cause-analysisを入力して読み込まれたか確認します。

同梱ファイル

SKILL.md と一緒にインストールされる参考資料やスクリプト。

agents/
openai.yaml
evals/
eval.yaml
evals/cases/
basic-success.yaml
edge-incomplete-input.yaml
edge-risk-priority.yaml
review-competing-hypotheses.yaml
review-controlled-causal-chain.yaml
prompts/
root-cause-analysis.md

詳細

プロジェクトの README より

根因分析(中文版)

何时使用

  • 需要通过证据、假设和验证实验识别问题的系统性根因与促成因素。
  • 需要对现有方案、结果或证据做风险评审,并形成可执行改进项。
  • 输入不完整,但仍需先给出带假设和信息缺口的可用初版。

输出格式选项

  • 默认输出 Markdown,适合评审、执行和持续补充。
  • 用户要求表格、CSV、JSON 或工单格式时,保留同样的风险、证据、优先级和边界字段。
  • 若输出会进入自动化流程,先确认字段 schema、枚举值和必填项。

如何使用

  1. 先阅读并遵循 prompts/root-cause-analysis.md 的输入、执行规则、最低覆盖清单和输出顺序。
  2. 补充真正影响判断的范围、环境、版本、限制、证据和成功标准。
  3. 先做输入审计,再区分已确认事实、合理假设和待确认问题。
  4. 按风险和证据强度排序,产出可直接执行、评审或验证的结果。
  5. 信息不足时不要停在提问:先交付受限初版,并说明哪些结论暂不能成立。

参考文件

  • 每次执行必须读取 prompts/root-cause-analysis.md;它是本 Skill 的完整执行规范。
  • 需要评测或回归本 Skill 时,读取 evals/eval.yaml 与匹配的 evals/cases/ 用例。
  • 只有目录实际存在且任务需要时,才读取 references/、examples/、scripts/ 或 output-formats.md,不要假设不存在的资产。

核心约束

  • 不要把最后一个报错当根因
  • 区分触发因素、根因和促成因素
  • 证据不足时保持假设状态
  • 不编造输入中不存在的系统行为、字段、数据、指标或根因。
  • 关键结论必须关联证据;证据不足时标记为假设并给出验证方法。
  • 优先级必须说明业务影响、发生可能性或可探测性依据。

交付前自检

  • 已覆盖:问题定义、时间关联、因果链、促成因素、反证、复现、控制缺陷、复发风险。
  • 已区分事实、假设、缺口和建议。
  • 高风险项有明确优先级、证据、负责人或下一步。
  • 输出包含可验证的判断标准,而非泛泛而谈。
  • 未执行未经授权的生产写操作或破坏性动作。

常见误区

  • 只列检查点,不说明输入条件、预期结果或证据。
  • 把所有事项都标为高优先级,失去取舍价值。
  • 用工具名或通用理论替代领域判断。
  • 输入不完整时直接拒绝,或反过来假装结论已经确定。

最佳实践

  • 从最可能造成业务损失、安全问题或发布阻塞的路径开始。
  • 用最小可验证实验缩小不确定性,并记录复现条件。
  • 让输出能够被另一位工程师直接执行和复核。

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