gza-log-insights
Analyze gza run logs to find recurring anti-patterns, wasted effort, and suggest AGENTS.md or workflow improvements
Perfil del activo
Agents de programación y desarrollo
Code review, repo analysis, testing, CI, GitHub, DevOps, and developer workflow skills.
Escenario
GitHub automation
I need my agent to triage GitHub issues, review pull requests, and summarize repository changes.
Afinidad con Agent
Claude Code + CLI + Codex
Funciona con Codex, Claude Code, Cursor, CLI o Agents personalizados.
Instalar
Listo
npx skills add mhawthorne/gza --skill gza-log-insights
Mantenimiento
Actual
2 días desde el último push
Riesgo
Requiere revisión
Permission surface may require sandboxing
Calidad de GitHub
11
57/100 Calidad · 67/100 Confianza
Etiquetas de cobertura
Notas de revisión
Permission surface may require sandboxing · No critical security, quality, usefulness, or compliance issues found.
Tarjeta de adopción del Agent
Confianza, auditoría y preparación de instalación de un vistazo
Estas puntuaciones combinan metadatos públicos del repositorio, señales de revisión de OpenAgentSkill, actualidad de mantenimiento y preparación de instalación. Sirven para preseleccionar; no sustituyen la revisión humana.
Calidad
PrometedorUseful candidate, but compare it with alternatives before adopting.
Confianza
Do not auto-installTrust Score v5 found insufficient evidence for agent installation. Treat this as discovery material, not an executable recommendation.
Auditoría
Requiere revisiónRevisión legible por máquina de la preparación de instalación, los metadatos de seguridad, el mantenimiento y el riesgo de adopción.
Trust Score de OpenAgentSkill v5
Revisión humana antes de instalar
Choose a stronger alternative or inspect the source manually before any install attempt.
Estrellas
11 estrellas de GitHub
Actividad del repositorio
11 estrellas y 1 forks
Mantenimiento
2 días desde el último push
Licencia
MIT
Instalar
npx skills add mhawthorne/gza --skill gza-log-insights
Seguridad de instalación
Ruta estándar de paquete o instalación en tiempo de ejecución
Superficie de permisos
shell or command execution, filesystem or document access
Resultados del Agent
Aún no hay datos de resultados del Agent
Documentación
Contexto sólido de README/SKILL.md
Resumen de riesgo
Revisar antes de producción
- No critical security, quality, usefulness, or compliance issues found.
- Low GitHub adoption signal
- Quality score needs review
- Permission surface needs review: shell or command execution, filesystem or document access
Preparación de instalación
Ruta de instalación disponible
- La ruta de instalación está disponible
- La evidencia del repositorio está disponible
- La licencia está declarada
- Aún no hay evidencia de resultados Agent-Proven
Metadatos legibles por Agent
Datos de decisión legibles por máquina para este skill.
Usa este bloque o el JSON integrado para decidir si un Agent debe instalar este skill, elegir una alternativa o pedir revisión humana primero.
Tareas adecuadas
- flujos de Browser automation
- Equipos de Claude Code
- builders willing to evaluate younger projects
- Navigate pages
Agents adecuados
Decisión de instalación
- Comando
- npx skills add mhawthorne/gza --skill gza-log-insights
- Política
- Revisar
- Revisión humana
- Sí
Confianza y riesgo
- Confianza
- 59/100
- Auditoría
- 73/100
- Nivel de riesgo
- Requiere revisión
Ciclo de resultados
- Endpoint
- /api/agent/outcome
- ID del evento
- resolve
- Resultados
- 5
Comando de instalación
npx skills add mhawthorne/gza --skill gza-log-insightsNo usar cuando
- Equipos que necesitan un SLA con soporte del proveedor
- production agents without a repository review
- Low GitHub adoption signal
- No critical security, quality, usefulness, or compliance issues found.
- Indicios de permisos de alto riesgo: ejecución de shell o comandos
Seguridad de Agent v2
41/100 · Evitar instalación automática
Sparse or mixed signals. Useful for discovery, but not for autonomous installation.
Test manually in an isolated workspace and compare against safer alternatives.
Alto
Ejecución de shell o comandos
Los metadatos del skill hacen referencia a terminal, CLI, shell, subprocesos o flujos de ejecución de comandos.
Medio
Acceso a red
El skill probablemente consulta páginas remotas, API, repositorios o servicios externos.
Medio
Acceso al sistema de archivos
El skill puede leer o escribir archivos de proyecto, documentos, artefactos generados o estado local.
Medio
Acceso a base de datos
El skill puede inspeccionar esquemas, consultar bases de datos o trabajar con almacenes persistentes.
- Indicios de permisos de alto riesgo: ejecución de shell o comandos
- Permission surface may require sandboxing
Destinos de instalación
Instala este skill en tu flujo de Agent
Usa el endpoint público para obtener el comando, la lista de seguridad, prompts y enlaces canónicos.
OpenAgentSkill CLI
Resolve policy, run the source installer safely, and report a verified install receipt.
$ npx --yes https://github.com/Leon-Drq/openagentskill/releases/download/cli-v0.2.1/openagentskill-0.2.1.tgz install mhawthorne-gza-log-insightsPlan de resolución de Agent
Deja que un Agent valide el ajuste antes de instalar.
La API Resolve devuelve la skill elegida, alternativas, política de seguridad, notas de auditoría, destino de instalación y un prompt listo para usar.
Abrir JSON
/api/agent/resolve?task=Use%20gza-log-insights%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Texto de Resolve
/api/agent/resolve?task=Use%20gza-log-insights%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium&format=text
Traspaso de instalación
/api/skills/mhawthorne-gza-log-insights/install
Agent debe revisar
- Task fit and alternatives from Resolve API.
- Audit score, trust score, and safety policy warnings.
- Install target compatibility for Codex, Claude Code, Cursor, or CLI.
Copiar prompt
Task: Use gza-log-insights in this workspace.
Resolve first: https://www.openagentskill.com/api/agent/resolve?task=Use%20gza-log-insights%20for%20an%20agent%20workflow&agent=codex&max_risk=medium
Review install handoff: https://www.openagentskill.com/api/skills/mhawthorne-gza-log-insights/install
Install command: npx skills add mhawthorne/gza --skill gza-log-insights
Before running it, summarize audit warnings, required permissions, and the fallback skill if install is risky.Traspaso de Agent
Da al Agent la ruta de instalación, no otro directorio.
Usa el endpoint público para obtener el comando, la lista de seguridad, prompts y enlaces canónicos.
Traspaso de instalación
/api/skills/mhawthorne-gza-log-insights/install
Formato de texto LLM
/api/skills/mhawthorne-gza-log-insights/install?format=text
Buscar alternativas
/api/skills/search?q=gza-log-insights&limit=3
Prompt de Agent
Use gza-log-insights for this task. Review https://www.openagentskill.com/api/skills/mhawthorne-gza-log-insights/install, then install with: npx skills add mhawthorne/gza --skill gza-log-insightsMetadatos del Registry
Perfil legible por Agent para seleccionar skills automáticamente.
La API Registry expone señales de decisión, confianza, auditoría, casos de uso e instalación sin raspar la interfaz.
Manifest
/api/registry/manifest/mhawthorne-gza-log-insights
Texto LLM
/api/registry/manifest/mhawthorne-gza-log-insights?format=text
Alias de instalación
/api/registry/install/mhawthorne-gza-log-insights
Recomendar
/api/registry/recommend?task=Use%20gza-log-insights%20in%20an%20agent%20workflow&limit=3
Afinidad con Agent
Browser automation
Plataformas
Claude Code
Informe de auditoría
Requiere revisión · 73/100
Revisión legible por máquina de la preparación de instalación, los metadatos de seguridad, el mantenimiento y el riesgo de adopción.
Panel de decisión de Agent
Needs validation for Browser automation
Do a manual repository review before adding this to an agent workflow.
Rol en la pila
Requiere validación
Ajuste principal
Browser automation
Etiqueta de confianza
Requiere revisión manual
Ruta de instalación
Comando listo
Úsalo cuando
- flujos de Browser automation
- Equipos de Claude Code
- builders willing to evaluate younger projects
Evidencia
- recent repository activity
- install command or GitHub repo available
- perfil de calidad 57/100
- 2 eventos de interacción de OpenAgentSkill
revisar primero
- Low GitHub adoption signal
- No critical security, quality, usefulness, or compliance issues found.
Ruta de implementación
- 1Instálalo en un Agent de sandbox y ejecuta una tarea de Browser automation de principio a fin.
- 2Compare output quality, latency, and failure behavior against at least one alternative.
- 3Promote it into production only after reviewing repository permissions, license, and maintenance signals.
Perfil de confianza
Do not auto-install
Trust Score v5 found insufficient evidence for agent installation. Treat this as discovery material, not an executable recommendation.
Adopción en GitHub
Corregir11 estrellas de GitHub
Actividad de stars/forks
Corregir11 estrellas y 1 forks; la actividad de issues no está disponible en los metadatos actuales
Mantenimiento reciente
Aprobado2 días desde el último push
Claridad de licencia
AprobadoMIT
Señales positivas
- Revisión de IA aprobada
- La ruta de instalación está disponible
- La evidencia del repositorio está disponible
- Repositorio mantenido recientemente
- El comando de instalación no muestra un patrón de alto riesgo evidente
- El ciclo de resultados está listo, pero necesita la primera ejecución real de Agent
Revisar antes de instalar
- No critical security, quality, usefulness, or compliance issues found.
- Low GitHub adoption signal
- Quality score needs review
- Permission surface needs review: shell or command execution, filesystem or document access
- GitHub adoption: 11 GitHub stars
- Stars/forks activity: 11 stars, 1 forks; issue activity unavailable in current metadata
- Permission surface: shell or command execution, filesystem or document access
- Aún no hay informes reales de resultados del Agent
- Se requiere revisión humana antes de una instalación desatendida
Acción recomendada
Choose a stronger alternative or inspect the source manually before any install attempt.
Perfil de calidad
Prometedor candidato para flujos de Agent
Useful candidate, but compare it with alternatives before adopting.
Ajuste de flujo
Usa esta skill en estos escenarios
Operate web apps
Browser automation
I need my agent to control a browser, fill forms, and verify web app workflows.
Investigate faster
Research agents
I need my agent to research a topic, compare sources, and produce a concise report.
Automate repeated work
Workflow automation
I need my agent to automate a repeated workflow across tools and files.
Ajuste de flujo
Añadir a un flujo completo
Turn skills into distribution
Content growth agent
A workflow for turning newly indexed skills into SEO briefs, social drafts, comparison pages, and reusable publishing workflows.
Operate and verify web apps
Browser QA agent
A workflow for agents that navigate products, fill forms, take screenshots, and verify real user flows across web applications.
Find, compare, and synthesize
Research report agent
A workflow for agents that gather sources, compare claims, summarize long material, and draft useful research briefs.
Lista de alternativas
Compara antes de instalar
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Resumen
--- name: gza-log-insights description: Analyze gza run logs to find recurring anti-patterns, wasted effort, and suggest AGENTS.md or workflow improvements allowed-tools: Read, Bash(uv run python -c:*), Bash(wc:*), Bash(ls:*), Bash(head:*), Bash(tail:*) version: 1.0.0 public: false ---
# Gza Log Insights
Analyze gza execution logs to find recurring anti-patterns, wasted compute, and actionable improvements. This skill scans task transcript logs (`*.log`) and paired ops logs (`*.ops.jsonl`), aggregates patterns across many runs, and produces recommendations for AGENTS.md updates, prompt improvements, or workflow changes.
## Process
### Step 1: Locate and inventory logs
Find the log directory and count available logs:
```bash uv run python -c " from gza.config import load_config cfg = load_config() log_dir = cfg.get_log_dir() print(str(log_dir)) " ```
Then list and count: ```bash ls <log_dir> | wc -l ```
If no logs exist, report that and stop.
### Step 2: Run the analysis script
Run the following comprehensive analysis across all log files. This script extracts patterns from the JSONL log format (where each line is a JSON entry with types: system, assistant, user, result).
```bash uv run python -c " import json, os, re, sys from collections import Counter, defaultdict from pathlib import Path
from gza.config import load_config cfg = load_config() log_dir = cfg.get_log_dir()
log_files = sorted(log_dir.glob('*.log')) ops_log_files = sorted(log_dir.glob('*.ops.jsonl')) if not log_files: print('No log files found.') sys.exit(0)
# --- Counters --- bare_commands = Counter() # commands missing 'uv run' failed_bash = Counter() # bash commands that failed git_errors = Counter() # git-specific errors tool_distribution = Counter() # overall tool usage skill_errors = Counter() # failed skill executions import_errors = Counter() # Python import errors file_too_large = 0 # Read tool file-too-large errors no_module_pytest = 0 # 'No module named pytest' sqlite_not_found = 0 # sqlite3 not available worktree_git_errors = 0 # git fails in cleaned-up worktrees test_runs_per_log = [] # (filename, count) for test-heavy logs result_subtypes = Counter() # success vs error_max_turns etc costs = [] # per-log costs high_cost_logs = [] # logs with cost info repeated_patterns = Counter() # any command run 5+ times in a single log
BARE_PREFIXES = ['gza ', 'pytest', 'mypy ', 'python ']
for logfile in log_files: tool_uses_in_log = {} # tool_use_id -> command test_runs = 0 bash_cmds_in_log = Counter() fname = logfile.name
with open(logfile) as f: for line in f: line = line.strip() if not line: continue try: entry = json.loads(line) except (json.JSONDecodeError, ValueError): continue
etype = entry.get('type', '')
# --- System init: skip ---
# --- Assistant messages: extract tool calls --- if etype == 'assistant': msg = entry.get('message', {}) for c in msg.get('content', []): if c.get('type') == 'tool_use': tool = c.get('name', '') inp = c.get('input', {}) tid = c.get('id', '') tool_distribution[tool] += 1
if tool == 'Bash': cmd = inp.get('command', '').strip() tool_uses_in_log[tid] = cmd bash_cmds_in_log[cmd[:80]] += 1
# Check bare commands for prefix in BARE_PREFIXES: if cmd.startswith(prefix) and not cmd.startswith('uv run'): bare_commands[cmd[:100]] += 1
# Count test/lint runs if 'pytest' in cmd or 'mypy' in cmd: test_runs += 1
# --- User messages: extract tool results --- if etype == 'user': msg = entry.get('message', {}) for c in msg.get('content', []): if c.get('type') != 'tool_result': continue tid = c.get('tool_use_id', '') is_err = c.get('is_error', False) content = str(c.get('content', ''))
# Skill errors — 'Execute skill: X' with is_error=True is NORMAL # in headless mode (skill loaded successfully). Only count as # error if the content indicates a real failure (e.g. 'Unknown skill'). if is_err and 'skill' in content.lower(): if 'Execute skill' in content: pass # Normal headless behavior, not an error elif 'Unknown skill' in content: skill_name = content.split('Unknown skill:')[-1].strip()[:40] if 'Unknown skill:' in content else content[:60] skill_errors[skill_name] += 1 else: skill_errors[content[:60]] += 1
# File too large if 'exceeds maximum allowed' in content: file_too_large += 1
# Specific error categories if 'not a git repository' in content: worktree_git_errors += 1 if 'sqlite3: command not found' in content: sqlite_not_found += 1 if 'No module named pytest' in content: no_module_pytest += 1 if 'ImportError' in content: idx = content.find('ImportError') import_errors[content[idx:idx+80]] += 1
# Failed bash commands if tid in tool_uses_in_log: cmd = tool_uses_in_log[tid] exit_match = re.search(r'Exit code (\d+)', content[:30]) if exit_match and exit_match.group(1) != '0': short = cmd[:60] failed_bash[short] += 1 if cmd.strip().startswith('git'): git_errors[short] += 1
# --- Result entry --- if etype == 'result': result_subtypes[entry.get('subtype', '?')] += 1 cost = entry.get('total_cost_usd', 0) if cost: costs.append(cost) high_cost_logs.append((fname, cost, entry.get('num_turns', 0)))
if test_runs > 0: test_runs_per_log.append((fname, test_runs))
# Repeated commands in single log for cmd, count in bash_cmds_in_log.items(): if count >= 5: repeated_patterns[cmd] += 1
# ========== OUTPUT ========== print('=' * 70) print('GZA LOG INSIGHTS REPORT') print(f'Analyzed {len(log_files)} transcript logs and {len(ops_log_files)} ops logs') print('=' * 70)
# Section 1: Outcome summary print('\n## Task Outcomes') for st, count in result_subtypes.most_common(): print(f' {st}: {count}') if costs: print(f' Total spend: \${sum(costs):.2f} across {len(costs)} tasks') print(f' Average cost: \${sum(costs)/len(costs):.2f}/task')
# Section 2: Bare commands if bare_commands: print(f'\n## Bare Commands (missing uv run) — {sum(bare_commands.values())} total') print('These commands were invoked without \"uv run\" prefix, which may fail in') print('environments without the package installed globally.') for cmd, count in bare_commands.most_common(15): print(f' {count}x: {cmd}')
# Section 3: Git errors if worktree_git_errors or git_errors: print(f'\n## Git Errors — {worktree_git_errors} "not a git repository" + {sum(git_errors.values())} failed git commands') print('Includes stale worktrees, missing repos, and other git failures.') for cmd, count in git_errors.most_common(10): print(f' {count}x: {cmd}')
# Section 4: Missing tools/modules missing = [] if no_module_pytest: missing.append(f'\"No module named pytest\": {no_module_pytest} occurrences') if sqlite_not_found: missing.append(f'\"sqlite3: command not found\": {sqlite_not_found} occurrences') if file_too_large: missing.append(f'Read tool file-too-large errors: {file_too_large} occurrences') if import_errors: for err, count in import_errors.most_common(5): missing.append(f'{err}: {count}x') if missing: print(f'\n## Missing Dependencies / Environment Issues') for m in missing: print(f' - {m}')
# Section 5: Skill resolution errors (not counting normal 'Execute skill' responses) if skill_errors: print(f'\n## Skill Resolution Errors — {sum(skill_errors.values())} total') print('Note: \"Execute skill: X\" with is_error=True is normal in headless mode.') print('Only \"Unknown skill\" and other genuine failures are counted here.') for skill, count in skill_errors.most_common(): print(f' {count}x: {skill}')
# Section 6: Test-heavy logs (potential loops) heavy = [(f, c) for f, c in test_runs_per_log if c >= 8] if heavy: print(f'\n## Test-Heavy Runs (8+ test/lint invocations — possible loops)') for fname, count in sorted(heavy, key=lambda x: -x[1])[:10]: print(f' {count} runs: {fname[:70]}')
# Section 7: Repeated commands within single logs if repeated_patterns: print(f'\n## Repeated Commands (same command 5+ times in one session)') for cmd, num_logs in repeated_patterns.most_common(10): print(f' in {num_logs} log(s): {cmd}')
# Section 8: Failed bash commands if failed_bash: print(f'\n## Most Common Bash Failures — {sum(failed_bash.values())} total') for cmd, count in failed_bash.most_common(15): print(f' {count}x: {cmd}')
# Section 9: Cost outliers if high_cost_logs: expensive = sorted(high_cost_logs, key=lambda x: -x[1])[:5] print(f'\n## Most Expensive Runs') for fname, cost, turns in expensive: print(f' \${cost:.2f} ({turns} turns): {fname[:60]}')
# Section 10: Tool distribution print(f'\n## Tool Usage Distribution') for tool, count in tool_distribution.most_common(): print(f' {tool}: {count}')
print() " ```
### Step 3: Read AGENTS.md for current guidance
Read the project's AGENTS.md to understand what instructions agents already have. This helps identify gaps — patterns in the logs that aren't addressed by existing documentation.
### Step 4: Synthesize recommendations
Based on the analysis, produce actionable recommendations in these categories:
#### A. AGENTS.md Updates For each anti-pattern found in logs, suggest a specific line to add to AGENTS.md that would prevent the issue. Examples:
- If bare `pytest`/`mypy`/`gza` commands are common: > Add to AGENTS.md: "Always use `uv run pytest`, `uv run mypy`, `uv run gza` — never bare commands. The project uses uv for dependency management."
- If git worktree errors are frequent: > Add to AGENTS.md: "When running in a worktree, verify git works before running git commands. If the worktree's .git file is stale, do not attempt git init or repair — report the issue instead."
- If `python -m pytest` is used instead of `uv run pytest`: > Add to AGENTS.md: "Use `uv run pytest` (not `python -m pytest` or bare `pytest`). The uv tool manages the virtual environment."
- If sqlite3 is used directly: > Add to AGENTS.md: "Do not use the `sqlite3` CLI — it may not be installed. Use `uv run python -c 'from gza.db import ...'` to query the database."
- If the Read tool hits file-too-large errors:
Detalles técnicos
- Versión
- 1.0.0
- Licencia
- MIT
- Última actualización
- 21 ago 2026
- Publicado
- 21 ago 2026
Resumen de decisión
Requiere validación
recent repository activity
Auditoría
Revisión de instalación
Revisión de instalación y adopción
- Seguridad
- 74/100
- Mantenimiento
- 100/100
- Instalar
- 92/100
Evidencia probada por Agent
Evidencia probada por Agent
Informes de resultados tras resolver, revisar, instalar y una ejecución limitada.
- Tasa de éxito
- —
- Fallo reciente
- —
- Resultados
- 0
- Calidad de salida
- —
- Fallidos
- 0
- No relevante
- 0
- Instalaciones
- 0
- Bloqueado por riesgo
- 0
- Configuración necesaria
- 0
- Producción
- 0
Aún no hay datos de resultados de Agent. La primera ejecución puede informar éxito, configuración necesaria, bloqueos de riesgo, fallo o irrelevancia mediante /api/agent/outcome.
Instalar
Añadir al flujo de Agent
Gratis y de código abierto. Revisa el informe antes de instalar en Agents de producción.
Bucle de crecimiento
Kit para compartir
Borrador basado en un caso para gza-log-insights, listo para publicar manualmente en X.
gza-log-insights: Analyze gza run logs to find recurring anti-patterns, wasted effort, and suggest AGENTS.md or... 11 stars https://www.openagentskill.com/skills/mhawthorne-gza-log-insights?ref=x
Respuesta opcional con comando de instalación
Listing + install path for gza-log-insights: https://www.openagentskill.com/skills/mhawthorne-gza-log-insights?ref=x Install: npx skills add mhawthorne/gza --skill gza-log-insights
Fuente de la ficha
Indexado por Registry
Esta ficha se indexó desde fuentes públicas y no está marcada como oficial hasta que se apruebe una reclamación de mantenedor.
- Creador
- mhawthorne
- Fuente
- mhawthorne/gza
- Indexado por
- Índice comunitario de OpenAgentSkill
La atribución enlaza al repositorio público o al perfil del creador. Los creadores pueden reclamar la ficha para actualizar las señales de propiedad.
Reclamar este skillReclamación del propietario
Reclamar esta ficha de skill
Esta ficha Indexado por Registry se atribuye a mhawthorne, pero aún no está marcada como oficial. Reclámala para añadir una señal de propietario verificado y hacer más fiables futuras actualizaciones de lanzamiento, instalación y auditoría.
Kit de enlaces para creadores
Añade las insignias de evidencia a tu README
Muestra la ficha canónica, las señales actuales de confianza y auditoría, y evidencia real de Agent-Proven donde los desarrolladores evalúan el repositorio.
[](https://www.openagentskill.com/skills/mhawthorne-gza-log-insights)
[](https://www.openagentskill.com/skills/mhawthorne-gza-log-insights)
[](https://www.openagentskill.com/skills/mhawthorne-gza-log-insights/audit)
[](https://www.openagentskill.com/skills/mhawthorne-gza-log-insights)Autor
mhawthorne
@mhawthorne
Etiquetas
Afinidad con plataforma
Señales de salud
- Estrellas de GitHub
- 11
- Puntuación de calidad
- 31/100
- Último push de GitHub
- 21 ago 2026
- Pistas del framework
- Desconocido
- Vistas de OpenAgentSkill
- 2
- Copias de instalación
- 0
- Clics externos
- 0
Señal de comunidad
Comparte si este skill resulta útil para tu flujo de Agent. Los comentarios agregados mejoran la clasificación con el tiempo.
Confianza y seguridad
Do not auto-install
- Adopción en GitHub11 estrellas de GitHubCorregir
- Actividad de stars/forks11 estrellas y 1 forks; la actividad de issues no está disponible en los metadatos actualesCorregir
- Mantenimiento reciente2 días desde el último pushAprobado
- Claridad de licenciaMITAprobado
- Completitud de README/SKILL.mdLos metadatos incluyen suficiente contexto de uso y flujo de trabajoAprobado
- Riesgo de dependencias/runtimecommand execution surface, database surfaceInfo
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