再現、仮説駆動型の特定、および CI/PR ワークフローと統合された最小限のコード修正に焦点を当てた、クローズドループのバグ解決スキルです。
インストール＆ダウンロード
1. ClawHub CLI
レジストリから直接スキルをインストールする最速の方法です。
npx clawhub@latest install peter-bugfix-loop
2. 手動インストール
スキルフォルダを以下のいずれかの場所にコピーしてください
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ 優先順位：ワークスペース > ローカル > バンドル
3. プロンプトのインストール
このプロンプトをOpenClawにコピーするだけで、自動的にインストールされます。
Clawhubを使って peter-bugfix-loop をインストールして。Clawhubがインストールされていない場合は、先にインストールしてください（npm i -g clawhub）。
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ZIPアーカイブで生のスキルファイルを取得します。
Peter Bugfix Loop とは？
Peter Bugfix Loop は、曖昧な問題の説明を、検証済みでマージ可能なコード修正に変換するために設計された高度な技術フレームワークです。修正が行われる前に、失敗するテストケースですべての欠陥が検証されることを保証する、厳格な「再現優先」のライフサイクルで動作します。Openclaw Skills の専門コンポーネントとして、根本原因の特定とアトミックなコミットに専念することで、変更の影響範囲を最小限に抑えます。
手動デバッグと自動ゲートを統合することで、このスキルは修正が効果的であるだけでなく、文書化され、回帰テストが行われることを保証します。これは、より広範な Peter エコシステムとシームレスに統合され、コードレビューや CI 管理のための専用ツールを活用して、修復プロセス中に高いアーキテクチャ基準を維持します。
Peter Bugfix Loop のユースケース
- 構造化された証拠を用いて、本番環境の欠陥やユーザーから報告されたバグを解決する。
- 開発サイクル中に特定された回帰問題の調査と修正。
- CI の失敗をデバッグし、それが真のコードの問題か一時的な不安定さ（フレーク）かを判断する。
- バグ修正プロセスを、開発チームのための再現可能で自動化されたライフサイクルとして標準化する。
Peter Bugfix Loop の仕組み
- 現象、期待される動作、影響範囲、および検証可能な受入基準を含むバグカードの作成。
- 失敗するテストケースまたは再現スクリプトを作成するための最小限の再現（レッドフェーズ）の実装。
- 広範なリファクタリングを行わずに、2〜3 個の候補原因を特定する仮説駆動型の根本原因の特定。
- 根本原因ファイルと必要なコールチェーンのみを対象とした最小限の修正の実行。
- トリガー条件、境界入力、およびエラーブランチをカバーするコンテキストテスト。
- コードレビュー、CI ゲート、および PR 管理のための既存の Peter ワークフローとの統合。
Peter Bugfix Loop のセットアップ
開発環境に Peter Bugfix Loop をデプロイするには、Openclaw Skills フレームワークが初期化されていることを確認してください。
# bugfix loop の依存関係をインストールする
npm install @openclaw/peter-bugfix-loop
# 既存の Peter ワークフローツールにリンクする
peter-bugfix-loop link --tools peter-code-review,peter-ci-gate,peter-pr-ops
Peter Bugfix Loop のデータスキーマとタクソノミー
このスキルは、データを次のスキーマに整理する標準化されたバグ修正レポートを生成します。
| セクション | 内容 |
|---|---|
| バグカード | 現象、期待、影響、受入基準 |
| 再現と根本原因 | 再現の証拠、候補原因、最終的な根本原因 |
| 修正とテスト | 変更されたファイル、新規/更新されたテスト、ローカルの結果 |
| ゲートとレビュー | コードレビューの結論、CI ゲートのステータス、PR のステータス |
| 結論 | ステータス（修正済み、継続中、またはブロック） |
Peter Bugfix Loop の高度な機能
- 再現が成功するまでコードの変更を防止する厳格なガードレールの適用。
- 修正の品質に関するリアルタイムのフィードバックのための
peter-code-reviewとの自動統合。 - バグ修正が無関係なリファクタリングから分離されたままであることを保証するためのアトミックコミットのサポート。
- 本番環境の安全のための優先リバートトリガーを備えた高リスク回帰検出。
- トークン使用量を削減し、Openclaw Skills 内の特定速度を向上させるための仮説駆動型コードパス分析。
SKILL.md
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