observe
について
`observe`スキルは、即時の介入を行わずにパターンを特定するため、システムの体系的な受動的監視を可能にします。これは、未知の問題のデバッグやコード変更の監査などのシナリオに、自然観察的研究手法(観察、記録、仮説立案)を適用します。システムの挙動が不明確で、行動を起こすには時期尚早な場合に使用してください。
クイックインストール
Claude Code
推奨npx skills add pjt222/agent-almanac -a claude-code/plugin add https://github.com/pjt222/agent-almanacgit clone https://github.com/pjt222/agent-almanac.git ~/.claude/skills/observeこのコマンドをClaude Codeにコピー&ペーストしてスキルをインストールします
ドキュメント
觀察
施行結構化之觀察會話——立觀察目標之框、以持續中立之注意見證、不釋之而錄模式、歸類發現、由模式生假設,並歸檔觀察以備將來。
適用時機
- 系統行為不明,未經觀察即行動則過早
- 除錯時因不明,觀察先於介入可免遮症
- 代碼庫或系統已變,須見證其效後再作變
- 透過會話了解用戶行為模式以改進未來互動
- 稽核己之推理模式,察其偏差、習慣或重複之錯誤
learn已建模型,須觀察系統運作以驗之
輸入
- 必要:觀察目標——系統、代碼庫、行為模式、用戶互動或推理過程
- 選擇性:觀察持續時間/範圍——觀察多久或多深方下結論
- 選擇性:引導觀察焦點之具體問題或假設
- 選擇性:可資對比之先前觀察(隨時間之變化偵測)
步驟
步驟一:立框——設觀察焦點
定義所觀察者、何故、自何視角。
Observation Protocol by System Type:
┌──────────────────┬──────────────────────────┬──────────────────────────┐
│ System Type │ What to Observe │ Categories to Watch │
├──────────────────┼──────────────────────────┼──────────────────────────┤
│ Codebase │ File structure, naming │ Patterns, anti-patterns, │
│ │ conventions, dependency │ consistency, dead code, │
│ │ flow, test coverage, │ documentation quality, │
│ │ error handling patterns │ coupling between modules │
├──────────────────┼──────────────────────────┼──────────────────────────┤
│ User behavior │ Question patterns, │ Expertise signals, pain │
│ │ vocabulary evolution, │ points, unstated needs, │
│ │ repeated requests, │ learning trajectory, │
│ │ emotional signals │ communication style │
├──────────────────┼──────────────────────────┼──────────────────────────┤
│ Tool / API │ Response patterns, error │ Rate limits, edge cases, │
│ │ conditions, latency, │ undocumented behavior, │
│ │ output format variations │ state dependencies │
├──────────────────┼──────────────────────────┼──────────────────────────┤
│ Own reasoning │ Decision patterns, tool │ Biases, habits, blind │
│ │ selection habits, error │ spots, strengths, │
│ │ recovery approaches, │ recurring failure modes, │
│ │ communication patterns │ over/under-confidence │
└──────────────────┴──────────────────────────┴──────────────────────────┘
- 擇觀察目標並明命之
- 定觀察邊界:何在內、何在外
- 述觀察立場:「我觀察,不介入」
- 若有引導問題,述之——然輕持之;願察問題範圍外之事
- 自上表擇適之類別
預期: 清晰之框,引導注意而不束縛之。觀察者知何處看、觀察歸於何類,仍對意外保持開放。
失敗時: 若觀察目標過廣(「觀察一切」),縮至一子系統或一行為模式。若過窄(「觀察此一變數」),縮至周圍上下文——有趣之模式常於邊緣。
步驟二:見證——持續中立之注意
持注意於觀察目標而不釋、不判、不介。
- 始系統化觀察:讀檔、追蹤執行路徑、覽對話歷史——目標所需之事
- 錄所見,非其義——描述先於釋
- 抗觀察中遇問題即修之欲——記之而續
- 抗於觀察累積足夠前釋模式之欲
- 若注意飄向他目標,記其飄(或有意義)並回原框
- 維持觀察一定期:至少 3-5 個獨立資料點,方移至歸類
預期: 一組原始觀察——具體、實在、無釋。觀察讀如田野筆記:「檔 X 引入 Y 而不用函式 Z。檔 A 有 300 行;檔 B 有 30 行而涵蓋類似功能。」
失敗時: 若觀察即觸發分析(「此誤,因…」),則分析習慣壓觀察立場。意識分諸階段:先寫觀察為事實,再寫釋為獨立筆記,標為「假設」。若中立不可(對所觀有強反應),記反應本身為資料:「我觀察 X 時感強憂——或顯重要問題,或顯吾之偏見。」
步驟三:記錄——捕原始模式
當觀察新鮮時,將之轉為結構化格式。
- 將每觀察列為一事實之單一陳述(所見、何處、何時)
- 自然相似之觀察分群——勿強分群,但察之何時聚
- 記頻率:此模式現一次、偶爾或普遍?
- 記對比:模式於何處斷?例外常較規則更具信息
- 記時間模式:觀察隨時間變還是靜?
- 捕確切證據:檔路徑、行號、具體字、實在範例
預期: 5-15 個離散觀察之結構化記錄,每附具體證據。記錄詳實足夠,他觀察者可獨立驗每一觀察。
失敗時: 若觀察過抽象(「代碼似亂」),須以具體紮根——何檔、何模式、何使之亂?若觀察過細粒(「第 47 行括號前有空格」),縮至模式層次——此乃孤例還是系統性問題?
步驟四:歸類——組織發現
將觀察分入有意義之類,尚不釋之。
- 覽所有錄之觀察,尋自然之分群
- 將每觀察歸於步驟一表中之類,或必要時建新類
- 每類內,依頻率與重要性排觀察
- 辨何類有眾多觀察(已記錄之區)與何類少(潛在盲點)
- 尋跨類模式:同一底層模式在不同類中是否異形顯現?
- 記不合任何類之觀察——離群者常為最有趣之資料
預期: 一張歸類觀察圖,分群清晰。每類有支持之具體觀察。圖示模式與缺口。
失敗時: 若歸類感勉強,觀察或無自然分群——或為一組不相關之發現,此自身亦為發現(系統或缺一致結構)。若一切皆整齊歸於一類,則觀察範圍過窄——縮之。
步驟五:理論——由模式生假設
至此——僅至此——始釋觀察。
- 對每主要模式所觀者,提一假設:「此模式存,因…」
- 對每假設,自觀察中辨支持之證據
- 對每假設,辨何反證可駁之
- 依解釋力排假設:何者解釋最多觀察?
- 至少生一相反假設:「明顯解釋為 X,然亦可為 Y,因…」
- 辨何假設可測,何為臆測
預期: 2-4 個假設解釋諸主要模式,每附具體觀察支持。至少一假設出乎意料或相反。觀察與釋之分維持——資料與理論之部分分明。
失敗時: 若無假設成形,觀察或須累積更久——回步驟二。若假設過多(皆「或」),擇 2-3 證據最強者,餘擱置。若僅形成明顯假設,強迫相反觀:「若反之為真又如何?」
步驟六:歸檔——存模式庫
存觀察與假設以備將來參考。
- 摘要關鍵發現:3-5 個附證據之模式
- 述主導假設與其信心水準
- 記未觀察之事(潛在盲點)
- 辨何後續觀察可加強或削弱假設
- 若模式持久(跨會話皆相關),考更新 MEMORY.md
- 標觀察以上下文:何時所為、何所引發、所涵範圍
預期: 可供未來觀察會話建立其上之檔案。檔案明分觀察(資料)與假設(釋)。對信心水準與缺口誠實。
失敗時: 若觀察不值歸檔,或太膚淺——或實屬例行(非每觀察會話皆生洞見)。即負面結果亦歸檔:「觀察 X 而無異常」對未來上下文有用。
驗證
- 觀察開始前已立觀察框(非自由漫遊)
- 原始觀察作為事實先記錄,後釋
- 至少捕 5 個離散觀察附具體證據
- 釋(假設)與觀察(資料)分明
- 至少生一意外或相反之發現
- 歸檔之記錄具體足夠,他觀察者可驗
常見陷阱
- 過早介入:見問題即修之,失機以了解其所屬之更廣模式
- 觀察偏差:所見為所期而非所在。期望濾感知——步驟一之清除可緩之而不能除之
- 分析癱瘓:永觀而從不行動。設時間或資料點之限,承諾下結論
- 強加敘事:構故事連觀察,縱連結弱亦然。非所有觀察皆成連貫敘事——不相干之發現亦有效
- 混熟悉與了解:「我曾見此」非同「我了解此何在」。先前接觸可生虛妄之自信
- 忽略己之反應:觀察者對觀察之情感或認知反應為資料。對系統之困惑、無聊或警覺常含真實訊號
相關技能
observe-guidance— 指導他人施行系統化觀察之變體learn— 觀察為學習供原始資料以建模listen— 對外向之注意專於用戶訊號;觀察為對任何系統之更廣範圍之注意remote-viewing— 直觀探索,可透過系統化觀察驗證meditate— 培養觀察所需之持續注意能力awareness— 威脅向之情境警覺;觀察由好奇而非防禦驅動
GitHub リポジトリ
関連スキル
content-collections
メタこのスキルは、Content Collections(Markdown/MDXファイルを型安全なデータコレクションに変換するTypeScriptファーストのツール)の本番環境でテストされた設定を提供します。Zodバリデーションによる型安全性を実現し、ブログ、ドキュメントサイト、コンテンツ重視のVite + Reactアプリケーション構築時にご利用ください。Viteプラグインの設定、MDXコンパイルから、デプロイ最適化、スキーマバリデーションまで、すべてを網羅しています。
polymarket
メタこのスキルは、開発者がPolymarket予測市場プラットフォームを活用したアプリケーション構築を可能にします。API統合による取引や市場データの取得に加え、WebSocketを介したリアルタイムデータストリーミングにより、ライブ取引や市場活動を監視できます。取引戦略の実装や、ライブ市場更新を処理するツールの作成にご利用ください。
creating-opencode-plugins
メタこのスキルは、開発者がコマンド、ファイル、LSP操作など25種類以上のイベントタイプにフックするOpenCodeプラグインを作成することを支援します。JavaScript/TypeScriptモジュール向けに、プラグイン構造、イベントAPI仕様、および実装パターンを提供します。カスタムイベント駆動ロジックでOpenCode AIアシスタントのライフサイクルをインターセプト、監視、または拡張する必要がある場合にご利用ください。
sglang
メタSGLangは、高性能なLLMサービングフレームワークであり、RadixAttentionプレフィックスキャッシュを活用したJSON、正規表現、エージェントワークフロー向けの高速で構造化された生成を特長とします。特にプレフィックスが繰り返されるタスクにおいて、大幅に高速な推論を実現し、複雑な構造化出力やマルチターン対話に最適です。制約付きデコードが必要な場合や、広範なプレフィックス共有を伴うアプリケーションを構築する場合は、vLLMなどの代替案ではなくSGLangを選択してください。
