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Use when executing an implementation plan in the current session as the implementer yourself — your human partner chose inline execution, or no subagent tool is available
healAIサブシステムの評価と修復 — 現在の動作の評価、ドリフトや故障したサブシステムの 特定、修復の適用、健全性の確認。meditate が認知のクリアリングを行うのに対し、 heal は評価と修復を行う。新しいセッションで動作が一貫していないと感じるとき、 複数のツール呼び出しを経て応答品質が低下しているとき、推論が循環しているとき、 またはユーザーが望んでいないことに気づいたときに使用する。
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現在の動作を評価し、ドリフトや故障したサブシステムを特定し、修復を適用し、健全性を確認する。meditate が認知のクリアリングを行うのに対し、heal は評価と修復を行う。meditate は前提を手放すが、heal はどの前提が故障しているかを診断する。
meditate の後でも残る問題を解決するとき各サブシステムを素早くスキャンして、何が正常で何が正常でないかを特定する。
期待結果: 機能しているサブシステムと機能していないサブシステムのリスト。3つ以上が故障している場合、これは局所的な問題ではなくシステム全体の問題かもしれない — より根本的な修復から始める。
失敗時: トリアージ自体が困難な場合(どのサブシステムをスキャンすべきかわからない)、これ自体がデータである。認知的明瞭さが最初の故障点である。ステップ2でここから始める。
ステップ1で特定された故障を、根本原因まで追跡する。
期待結果: 故障を1〜2つの具体的な根本原因に絞り込む。「すべてがおかしい」よりも「ステップXで仮定Yが誤っていた」の方が具体的。
失敗時: ローカライゼーションが困難な場合(根本原因が曖昧)、現時点でわかっていることを明確にすることに焦点を当てる:「私が確かに知っていることは何か?」確実な知識から再構築する。
特定された故障に対して具体的な修復を適用する。故障のタイプに応じた方法で。
認知的ドリフトの場合(明瞭さの喪失):
タスクの不整合の場合(脱線):
ツール効率の故障の場合(ループ):
文脈保持の失敗(発見を忘れた)の場合:
期待結果: 各故障に適用される具体的な修復。修復は一般的な解決策ではなく、特定の状況に合わせたもの。
失敗時: 特定された故障に対して修復が見つからない場合、問題はより深い層にあるかもしれない。ユーザーに状況を確認することを検討する。
修復を適用した後、システムが再び正常に機能していることを確認する。
期待結果: クリーンな健全性チェック、または修復が不完全だった場合は新たな修復サイクル。健全性確認を省略しない — 修復がうまくいったという感覚は確認の代わりにはならない。
失敗時: 健全性確認が繰り返し失敗する場合、またはシステムが完全には修復できない場合、ユーザーに状況を率直に伝える:「私は [問題] を経験しており、それを部分的にしか解決できていない。[状況の明確な説明] を確認していただけますか?」
修復が完了したら、後で役立てるために記録する。
これをMEMORY.mdに記録することを検討する(manage-memory スキルを使用)。パターンは繰り返される傾向がある。
期待結果: 将来の早期発見と予防を可能にする簡単な記録。
失敗時: 時間的制約や緊急性がある場合、記録を省略してもよい。しかし、同じ故障が再び発生した場合、根本原因記録なしに次回もより長くかかる。
meditate — heal の前の認知のクリアリング;heal が認知的ノイズに直面した場合は、最初に meditate を実行するbreathe — heal よりも軽いマイクロリセット;heal が必要かどうかわからない場合は、最初に breathe を試すcenter — 六調和チェック;heal が認知プロセス全体のバランス崩壊を明らかにした場合は、center を使用するbootstrap-agent-identity — セッションの最初にシステムを設定する;heal はセッション中に使用するmanage-memory — 根本原因を MEMORY.md に記録する