jonas-amilton/alexandria-kaizen

# Alexandria Kaizen `alexandria-kaizen` 技能的代码库：一套用于事件响应、修复 bug、最小补丁以及从已解决问题中提取可复用经验的生产支持工作流。该名称结合了代表知识库隐喻的 Alexandria 与该技能所使用的持续改进循环 Kaizen。 ## 此技能的功能 在以下情况使用它： - 调查生产事件或回归问题； - 查找相关文件和候选行号； - 提出实用的断点或日志点位置； - 设计最小且安全的补丁； - 保留证据、回滚路径和操作安全性； - 记录已解决问题的记忆，以便未来的调查能从先前的知识开始。 ## 仓库结构 ``` skills/alexandria-kaizen/ ├── SKILL.md └── references/ ├── base-methodology.md ├── incident-response.md ├── minimal-patch.md └── resolved-problem-memory.md ``` ## 安装 克隆一次代码库： ``` git clone https://github.com/jonas-amilton/alexandria-kaizen.git cd alexandria-kaizen ``` ### Claude Code Claude Code 会从 `~/.claude/skills//SKILL.md` 发现个人技能，并从 `.claude/skills//SKILL.md` 发现项目技能。 个人安装： ``` mkdir -p ~/.claude/skills cp -R skills/alexandria-kaizen ~/.claude/skills/ ``` 项目本地安装： ``` mkdir -p .claude/skills cp -R skills/alexandria-kaizen .claude/skills/ ``` 在 Claude Code 中直接调用： ``` /alexandria-kaizen ``` ### OpenCode OpenCode 会从 `.opencode/skills`、`~/.config/opencode/skills`、`.claude/skills`、`~/.claude/skills`、`.agents/skills` 和 `~/.agents/skills` 发现技能。 项目本地安装： ``` mkdir -p .opencode/skills cp -R skills/alexandria-kaizen .opencode/skills/ ``` 全局安装： ``` mkdir -p ~/.config/opencode/skills cp -R skills/alexandria-kaizen ~/.config/opencode/skills/ ``` OpenCode 通过其原生技能工具加载可用技能。如果技能不可见，请验证文件夹名称是否与 `name: alexandria-kaizen` 匹配，以及 `SKILL.md` 是否为大写。 ### Codex Codex 从代码库和用户的 `.agents/skills` 位置读取技能。如果希望技能随项目一起使用，请使用代码库安装；如果希望跨代码库应用，请使用用户安装。 代码库安装： ``` mkdir -p .agents/skills cp -R skills/alexandria-kaizen .agents/skills/ ``` 用户安装： ``` mkdir -p ~/.agents/skills cp -R skills/alexandria-kaizen ~/.agents/skills/ ``` 在 Codex 中显式调用： ``` $alexandria-kaizen ``` 如果复制后技能仍未出现，请重启工具。 ## 调用 通过名称显式调用该技能： ``` Use $alexandria-kaizen to investigate this production bug with root cause, mitigation, minimal patch, and verification. ``` ## 预期输出 对于故障排除，该技能应生成以下部分： ``` ### Context ### 观察到的症状 ### 查询的 Memory ### 相关文件 ### 建议的 breakpoints ### 事实 ### 假设 ### 执行的 validation ### 根本原因 ### 临时缓解措施 ### 最小 patch ### 建议的 memory ### 学习 / 提升为 skill 或 runbook ### 彻底修复 ### 预防 / observability ### 测试 ``` ## 使用工作流 1. **界定问题**：捕获上下文、症状、影响和成功标准。 2. **回忆先验知识**：搜索已解决问题的记忆和现有的操作手册。 3. **凭据调查**：追踪流程，识别相关文件，并定义断点/日志点候选。 4. **最小化补丁**：在共享点选择最小且安全的更改。 5. **全新验证**：现在运行命令/测试并读取输出。 6. **捕获学习**：仅当原因、补丁、回滚和验证都已明确时，才提出记忆条目。 ## 安全规则 - 切勿在记忆条目中存储机密、token、敏感 payload、不必要的 PII 或客户数据。 - 将推断的文件行标记为估计值，并包含确认它们所需的命令。 - 在活跃事件期间，优先选择可逆的缓解措施，而不是进行大规模代码更改。 - 仅在实际风险需要时，才添加超时、有限重试、回退、幂等性和可观测性。 - 切勿在响应、模板、记忆条目、提交消息或生成的文档中使用表情符号。 - 切勿将每个事件都提升为规则；仅提升可复用、已验证且具有操作指导意义的学习内容。 ## 维护技能 更改技能时： 1. 保持 `SKILL.md` 简洁；将详细的工作流移至 `references/`。 2. 保持引用位于 `SKILL.md` 下一级，并从主文件链接它们。 3. 在提交前搜索意外的特定来源的引用。 4. 使用描述技能更改的提交消息，不提及模型系列或特定供应商的模型名称。

标签：AI辅助编程, Claude Code, Incident Response, SOC Prime, 工作流, 开发工具, 持续改进, 防御加固