gza-log-insights

レビュー · 59
Registry に収録

Analyze gza run logs to find recurring anti-patterns, wasted effort, and suggest AGENTS.md or workflow improvements

Verified installs0
スター11
バージョン1.0.0
品質57/100 · 有望
信頼59/100 · Do not auto-install
監査73/100 · 要レビュー

供給アセットの概要

コーディングと開発 Agent

コードレビュー、リポジトリ分析、テスト、CI、GitHub、DevOps、開発ワークフロー向けのスキルです。

カテゴリを見る

シナリオ

GitHub automation

I need my agent to triage GitHub issues, review pull requests, and summarize repository changes.

Agent 適合

Claude Code + CLI + Codex

Codex、Claude Code、Cursor、CLI、またはカスタム Agent に対応します。

インストール

準備完了

npx skills add mhawthorne/gza --skill gza-log-insights

メンテナンス

新しい

最終プッシュから 1 日

リスク

要レビュー

Permission surface may require sandboxing

GitHub 品質

11

57/100 品質 · 67/100 信頼

対象タグ

コーディングGitHub automation自動化agent-skill

レビュー注記

Permission surface may require sandboxing · No critical security, quality, usefulness, or compliance issues found.

Agent 導入スコアカード

信頼、監査、インストール準備状況を一目で確認

公開リポジトリのメタデータ、OpenAgentSkill のレビューシグナル、保守の鮮度、インストール準備状況を組み合わせたスコアです。候補選定の目安であり、人によるレビューの代替ではありません。

品質

有望
57

有用な候補ですが、採用前に代替と比較してください。

信頼

Do not auto-install
59

Trust Score v5 found insufficient evidence for agent installation. Treat this as discovery material, not an executable recommendation.

監査

要レビュー
73

インストール準備、安全メタデータ、保守、採用リスクの機械可読なレビュー。

OpenAgentSkill Trust Score v5

インストール前に人のレビュー

Choose a stronger alternative or inspect the source manually before any install attempt.

CodexClaude CodeCursorOpenAgentSkill CLI

スター

GitHub スター 11

リポジトリ活動

スター 11、フォーク 1

メンテナンス

最終プッシュから 1 日

ライセンス

MIT

インストール

npx skills add mhawthorne/gza --skill gza-log-insights

インストール安全性

標準パッケージまたはランタイムのインストールパス

権限範囲

shell or command execution, filesystem or document access

Agent の成果

Agent の成果データはまだありません

ドキュメント

README/SKILL.md の文脈が十分です

リスク概要

本番前にレビュー

  • 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

インストール準備状況

インストールパスを利用可能

  • インストールパスを利用できます
  • リポジトリの根拠を利用できます
  • ライセンスが明示されています
  • Agent-Proven の成果エビデンスはまだありません

Agent 可読メタデータ

このスキルの機械可読な判断データ。

このブロックまたは埋め込み JSON を使い、Agent がこのスキルをインストールすべきか、代替を選ぶべきか、先に人のレビューを求めるべきかを判断できます。

JSON を開く

適したタスク

  • Browser automation ワークフロー
  • Claude Code チーム
  • builders willing to evaluate younger projects
  • Navigate pages

適した Agent

CodexClaude CodeCursorOpenAgentSkill CLICLI

インストール判断

コマンド
npx skills add mhawthorne/gza --skill gza-log-insights
ポリシー
レビュー
人によるレビュー
はい

信頼とリスク

信頼
59/100
監査
73/100
リスクレベル
要レビュー

成果ループ

エンドポイント
/api/agent/outcome
イベント ID
resolve
成果
5

インストールコマンド

npx skills add mhawthorne/gza --skill gza-log-insights

使わない場合

  • ベンダー提供の SLA が必要なチーム
  • production agents without a repository review
  • Low GitHub adoption signal
  • No critical security, quality, usefulness, or compliance issues found.
  • 高リスク権限のヒント: Shell またはコマンド実行

Agent セーフティ v2

41/100 · 自動インストールを避ける

実験的レビュー

Sparse or mixed signals. Useful for discovery, but not for autonomous installation.

Test manually in an isolated workspace and compare against safer alternatives.

API で解決

Shell またはコマンド実行

Skill メタデータに端末、CLI、Shell、サブプロセス、またはコマンド実行のワークフローが含まれます。

ネットワークアクセス

Skill はリモートページ、API、リポジトリ、外部サービスにアクセスする可能性があります。

ファイルシステムアクセス

Skill はプロジェクトファイル、ドキュメント、生成物、ローカルワークスペース状態を読み書きする可能性があります。

データベースアクセス

Skill はスキーマを確認し、データベースを照会し、永続ストアを扱う可能性があります。

  • 高リスク権限のヒント: Shell またはコマンド実行
  • Permission surface may require sandboxing

インストール先

Agent ワークフローにこのスキルをインストール

公開インストールエンドポイントからコマンド、安全チェックリスト、対象プロンプト、正規リンクを取得します。

skill install

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-insights

Agent 解決プラン

インストール前に Agent に適合性を検証させます。

Resolve API は第一候補、代替、安全ポリシー、監査メモ、インストール先、Agent がそのまま使えるプロンプトを返します。

テキストプランを開く

Agent が確認すべきこと

  • Resolve API でタスク適合と代替を確認。
  • 監査・信頼スコアと安全ポリシーの警告を確認。
  • Codex、Claude Code、Cursor、CLI のインストール先互換性を確認。

プロンプトをコピー

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.

Agent 引き継ぎ

別のディレクトリではなく、インストール経路を Agent に渡します。

公開インストールエンドポイントからコマンド、安全チェックリスト、対象プロンプト、正規リンクを取得します。

Install API を開く

Agent プロンプト

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-insights

Registry メタデータ

自動スキル選択用の Agent 可読プロファイル。

Registry API 経由で判断、信頼、監査、ユースケース、インストールのシグナルを提供し、UI をスクレイピングせずに Agent が順位付けできます。

Manifest を開く

Agent 適合

57/100

Browser automation

プラットフォーム

Claude Code

監査レポート

要レビュー · 73/100

インストール準備、安全メタデータ、保守、採用リスクの機械可読なレビュー。

監査レポートを見る評価レポートを見る

Agent 判断パネル

Needs validation for Browser automation

Agent ワークフローに追加する前に手動でリポジトリをレビューしてください。

57
準備状況
レビュー
段階

スタック内の役割

検証が必要

主な適合

Browser automation

信頼ラベル

手動レビューが必要

インストールパス

コマンド準備済み

使う場面

  • Browser automation ワークフロー
  • Claude Code チーム
  • builders willing to evaluate younger projects

根拠

  • 最近のリポジトリ活動
  • インストールコマンドまたは GitHub リポジトリが利用可能
  • 品質プロファイル 57/100
  • OpenAgentSkill エンゲージメント 2 件

先にレビュー

  • Low GitHub adoption signal
  • No critical security, quality, usefulness, or compliance issues found.

実装パス

  1. 1サンドボックスの Agent にインストールし、Browser automation タスクを一度最初から最後まで実行します。
  2. 2Compare output quality, latency, and failure behavior against at least one alternative.
  3. 3Promote it into production only after reviewing repository permissions, license, and maintenance signals.

信頼プロファイル

Do not auto-install

Trust Score v5 found insufficient evidence for agent installation. Treat this as discovery material, not an executable recommendation.

59
OpenAgentSkill Trust Score

GitHub 採用度

修正

GitHub スター 11

スター/フォーク活動

修正

スター 11、フォーク 1; 現在のメタデータでは Issue 活動を利用できません

最近のメンテナンス

合格

最終プッシュから 1 日

ライセンスの明確さ

合格

MIT

良いシグナル

  • AI レビュー承認済み
  • インストールパスを利用できます
  • リポジトリの根拠を利用できます
  • 最近保守されたリポジトリ
  • インストールコマンドに明確な高リスクパターンはありません
  • 成果ループは準備済みですが、最初の実行が必要です

インストール前にレビュー

  • 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
  • 実際の Agent 成果レポートはまだありません
  • 無人インストールの前に人によるレビューが必要です

推奨アクション

Choose a stronger alternative or inspect the source manually before any install attempt.

品質プロファイル

有望 Agent ワークフロー向けの候補

有用な候補ですが、採用前に代替と比較してください。

57
GitHub スター
11
鮮度
1 日前
インストール準備完了
はい
ライセンス
MIT
インストール前にレビュー: Low GitHub adoption signal · No critical security, quality, usefulness, or compliance issues found.

ワークフロー適合

このスキルを使うシナリオ

ワークフロー適合

完全なワークフローに追加

代替候補

インストール前に比較

このタスクに適する可能性のある類似スキル。

すべて比較

概要

--- 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:

技術詳細

バージョン
1.0.0
ライセンス
MIT
最終更新
2026年8月21日
公開日
2026年8月21日

判断の要約

検証が必要

57
準備完了
レビュー
段階

最近のリポジトリ活動

監査

インストールレビュー

インストールと採用のレビュー

73
要レビュー
セキュリティ
74/100
メンテナンス
100/100
インストール
92/100
完全な監査を開く評価レポートを見る

Agent 実証エビデンス

Agent 実証エビデンス

Resolve、レビュー、インストール、限定実行後の成果レポート。

0
実証済み
Needs first agent run自動インストール: 先にレビュー最新: 不明
成功率
直近の失敗
成果
0
出力品質
失敗
0
非該当
0
インストール数
0
リスクによりブロック
0
設定が必要
0
本番
0

Agent の実行結果はまだありません。最初の実行では /api/agent/outcome を通じて成功、設定要件、リスクによるブロック、失敗、非該当を報告できます。

インストール

Agent ワークフローに追加

無料・オープンソース. 本番 Agent にインストールする前にレポートを確認してください。

成長ループ

共有キット

X

gza-log-insights 用のシナリオベース草案です。X へ手動投稿できます。

キュレーターノート
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
X 下書きを開く
任意:インストールコマンド付きの返信
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
返信の下書きを開く

掲載元

Registry により登録

申請可能

この掲載は公開ソースから登録されており、メンテナー申請が承認されるまで公式として表示されません。

作成者
mhawthorne
インデックス作成者
OpenAgentSkill コミュニティインデックス

帰属は公開リポジトリまたは作成者プロフィールにリンクされています。作成者は掲載を申請して所有権シグナルを更新できます。

このスキルを申請

所有者の申請

このスキル掲載を申請

この Registry により登録 掲載は mhawthorne に帰属していますが、まだ公式として表示されていません。申請すると、確認済み所有者シグナルが追加され、今後の公開、インストール、監査更新の信頼性が高まります。

クリエイター被リンクキット

README にエビデンスバッジを追加

開発者がリポジトリを評価する場所で、正規掲載、現在の信頼・監査シグナル、実際の Agent-Proven エビデンスを表示します。

[![Listed on OpenAgentSkill](https://www.openagentskill.com/api/badge/mhawthorne-gza-log-insights?metric=listed&label=Listed)](https://www.openagentskill.com/skills/mhawthorne-gza-log-insights)
[![OpenAgentSkill Trust](https://www.openagentskill.com/api/badge/mhawthorne-gza-log-insights?metric=trust&label=Trust)](https://www.openagentskill.com/skills/mhawthorne-gza-log-insights)
[![OpenAgentSkill Audit](https://www.openagentskill.com/api/badge/mhawthorne-gza-log-insights?metric=audit&label=Audit)](https://www.openagentskill.com/skills/mhawthorne-gza-log-insights/audit)
[![Agent Proven](https://www.openagentskill.com/api/badge/mhawthorne-gza-log-insights?metric=proven&label=Agent%20Proven)](https://www.openagentskill.com/skills/mhawthorne-gza-log-insights)

作者

M

mhawthorne

@mhawthorne

プラットフォーム適合

健全性シグナル

GitHub スター
11
品質スコア
31/100
最終 GitHub プッシュ
2026年8月21日
フレームワークのヒント
不明
OpenAgentSkill 閲覧数
2
インストールコピー数
0
外部クリック
0

コミュニティシグナル

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信頼と安全性

Do not auto-install

59
  • GitHub 採用度GitHub スター 11修正
  • スター/フォーク活動スター 11、フォーク 1; 現在のメタデータでは Issue 活動を利用できません修正
  • 最近のメンテナンス最終プッシュから 1 日合格
  • ライセンスの明確さMIT合格
  • README/SKILL.md の完全性メタデータには十分な利用・ワークフロー文脈があります合格
  • 依存関係/ランタイムのリスクcommand execution surface, database surface情報