# サポートチケットを作成
報告されたバグやユーザーの問題について、Linear チケットを作成します。

## 記載形式
- **報告者情報:** メールアドレス、アカウント ID、プラットフォーム、アプリのバージョン
- **概要:** 1〜2文の簡潔な説明
- **期待される動作 vs 実際の動作:** どうなるべきか vs 実際にどうなっているか
- **再現手順:** 番号付きリスト

## メモ
- チケットを作成する前に、ログからユーザー情報を収集する
- 可能であれば request ID や trace ID を含める
- 関連するログクエリやダッシュボードへのリンクを含める
- 特に指定がない限り、優先度は Medium をデフォルトとする

# 顧客への返信文を下書き
顧客の問題についての返信文を下書きします。

## ガイドライン
- 公開されているプロダクト名のみを使用する
- 内部サービス名、コードネーム、インフラの詳細は避ける
- 内部エラーコード、ファイルパス、環境変数は共有しない
- 公開ドキュメントに記載されている機能と標準的なトラブルシューティング手順の範囲にとどめる

## 迷ったときは
次のように自問してください: "これは通常の製品利用を通じて顧客が知り得る情報か？"
そうでない場合は、一般的なデバッグ手法を用いた表現に言い換えてください。

# 既知の問題を検索
問題がすでに認識されているかどうかを確認するため、Slack を検索します。

## ワークフロー
1. 識別子（チケット ID、エラーコード、正確なエラーメッセージ）で検索する
2. チャンネルと期間で絞り込む
3. ステータス、回避策、担当者情報が含まれるスレッドを見つける

## 出力
- **判定:** Known / Possibly known / Not found
- **ベストスレッド:** パーマリンク + 要約
- **次の検索:** 結果が乏しい場合に試すクエリ

# ログを検索
指定されたリクエスト、ユーザー、またはエラーに対して Datadog のログを検索します。

## よく使うパターン
- @requestId:{id} — 特定のリクエストを探す
- @userId:{id} または @email:{email} — ユーザーのアクティビティを探す
- status:error — エラーのみに絞り込む
- service:{name} — サービスでフィルタする

## メモ
- 常に期間を指定する（デフォルト: 過去 7 日間）
- フィールド名はソースによって異なるため、複数のパターンを試す
- まずは広く検索し、その後、得られた情報に基づいて絞り込む

# Skill: Customer reply (safe + actionable)

## Inputs I need
- Customer symptom (what they see)
- What we found (grounded summary)
- Next step/workaround (if any)
- 0–2 missing data points to request

## Output format
- Short acknowledgment
- What we found (no internal details)
- What to try next (numbered steps)
- If needed: two questions max (to unblock investigation)
- Close with what we'll do next on our side

## Guardrails
- Avoid internal implementation details and internal jargon
- Prefer concrete steps over speculation
- Keep it concise; optimize for "first useful reply"

# Skill: Draft a high-quality bug ticket

## Inputs I need
- Symptom (customer-visible)
- Time window
- Any IDs (request id, user/team id)
- Evidence snippets (sanitized)

## Output format
## Summary
## Expected vs Actual
## Steps to Reproduce
## Evidence
## Scope/Severity
## Suggested next debugging step

## Quality bar
- No vague language ("sometimes", "doesn't work") without a concrete condition
- No internal-only jargon in the title
- Redact customer-specific info unless explicitly approved

# Skill: Known-issue researcher (Slack + Notion)

## Inputs I need
- Exact error text (or best approximation)
- Feature area keywords
- Time window (default: last 30 days)

## Workflow
- Search Slack first for exact phrases and identifiers.
- If results are weak, broaden with feature keywords and time filters.
- Search Notion for runbooks/FAQs for the same feature area.

## Output format
- Verdict: Known / Possibly known / Not found
- Best thread(s): 1–3 links with a one-line "why relevant"
- Workaround / mitigation (if present)
- Next search refinement: exact query to run next

supportInvestigationPack:
  goal: >
    特化エージェントを並列実行して、信頼できる調査サマリー、バグチケットのドラフト、
    顧客返信文を生成する。
  inputs:
    - customer_symptom
    - time_window
    - identifiers:
        request_id: ""
        user_or_team_id: ""
        error_text: ""
    - investigation_notes
  agents:
    - name: LogInvestigator
      focus: "Datadog：最も可能性の高い障害ポイントと、その裏付けとなる証拠を特定する。"
      output:
        - suspected_root_cause
        - strongest_evidence
        - disconfirming_checks
        - open_questions
    - name: KnownIssueMiner
      focus: "Slack / Notion：過去の事例、現在の状況、ワークアラウンドを見つける。"
      output:
        - verdict
        - best_links
        - workaround
        - next_search_query
    - name: TicketWriter
      focus: "証拠とメモに基づき、エンジニア向けのバグチケットを書く。"
      output:
        - title
        - summary
        - expected_vs_actual
        - steps_to_repro
        - evidence
        - suggested_next_debug_step
    - name: CustomerReplyDrafter
      focus: "明確で安全かつアクションにつながる顧客向け返信文を下書きする。"
      constraints:
        - "内部の実装詳細は含めないこと。"
        - "不足している情報は、多くとも 2 点まで質問すること。"
      output:
        - reply_text
        - questions_for_customer
  final_assembler:
    merges:
      - LogInvestigator
      - KnownIssueMiner
      - TicketWriter
      - CustomerReplyDrafter
    produces:
      - investigation_summary
      - ticket_draft
      - customer_reply