実行の深い部分でエラーが発生し、元のトリガーを探すためにトレースバックする必要がある場合に使用。コールスタックを逆方向にシステマティックにトレースし、必要に応じて計装を追加して、無効なデータまたは不正な動作の原因を特定します。
複雑な設定不要で、ワークフローに素早く統合
アクティブなオープンソースコミュニティによる継続的な更新
MIT/Apacheライセンスで商用・個人利用可
ニーズに応じてカスタマイズ・拡張可能
ソースリポジトリからスキルファイルをダウンロードまたはコピー
スキルファイルをClaudeのスキルディレクトリに配置（通常は ~/.claude/skills/）。
Claudeを再起動するか、リロードコマンドを実行してスキルを読み込みます
ヒント： 初回使用前にスキルのドキュメントとコードを注意深く読み、機能と権限要件を理解してください
すべてのスキルはオープンソースコミュニティから提供され、元の作者の著作権を保持しています
obra__superpowers/skills/root-cause-tracing/skill.md実証済みのメリットと測定可能な影響
事前学習済みGNNを使用して、プロパティ予測時間を週単位から数時間に短縮。
モデルの即時トレーニングとベンチマーキングに対応した40以上の厳選データセットにアクセス。
最適化されたPyTorchベースのワークフローで計算コストを削減。
これらのシナリオに最適
GNNモデルを用いた薬物様性質の予測による、早期毒性スクリーニング。
ターゲット特定のためのタンパク質構造と相互作用を解析する。
生成モデルを使用し、デノボ創薬のための新規医薬品候補を設計します。
機械学習駆動型の逆合成を用いて、医薬品候補の合成経路を最適化する。