ios-memgraph-leaks

作成者: openai

Appleのleaksおよびmemgraphツールを使用して、iOSメモリグラフリークのキャプチャ、検査、比較、根本原因の特定を行います。リークしたiOSオブジェクトやシミュレータのデバッグ時に使用します…

npx skills add https://github.com/openai/plugins --skill ios-memgraph-leaks

iOS Memgraph Leaks

Use this skill to prove iOS leaks from a live simulator process or an existing .memgraph. Pair it with ../ios-debugger-agent/SKILL.md when the task also needs simulator build, install, launch, UI driving, logs, or screenshots.

Core Workflow

  1. Build, launch, and drive the exact flow that should release objects.
  2. Capture a memgraph from the running simulator process with scripts/capture_sim_memgraph.sh.
  3. Summarize leaks with scripts/summarize_memgraph_leaks.py.
  4. For each app-owned leaked type, inspect ownership with leaks --traceTree=<address> <file.memgraph> and grouped leak evidence.
  5. Make the smallest root-cause patch, then recapture the same flow on the same simulator when possible.
  6. Report proof: before/after leak counts, disappeared root types, remaining leaks, memgraph paths, and test/build results.

Do not claim a leak fix from a smaller memgraph alone. A credible fix explains the ownership path that kept the object alive and shows that the same path or type disappears after the patch.

Capture

Prefer capturing from the simulator already used for the reproduction. Resolve the simulator UDID and app bundle identifier, then capture the running app:

SKILL_DIR="<absolute path to this loaded skill folder>"
SIM="<simulator-udid>"
BUNDLE_ID="<app.bundle.identifier>"
MEMGRAPH_DIR="$(mktemp -d "${TMPDIR:-/tmp}/codex-ios-memgraph.XXXXXX")"

"$SKILL_DIR/scripts/capture_sim_memgraph.sh" \
  --udid "$SIM" \
  --bundle-id "$BUNDLE_ID" \
  --out-dir "$MEMGRAPH_DIR"

Do not derive SKILL_DIR from the target app repo's pwd; installed plugins usually live outside the app being debugged. Store captures in a run-specific temp or user-chosen folder, not under SKILL_DIR.

If the process cannot be found, confirm the bundle identifier and use xcrun simctl spawn "$SIM" launchctl list to inspect running labels.

Summarize

Summarize an existing memgraph:

"$SKILL_DIR/scripts/summarize_memgraph_leaks.py" \
  /path/to/app.memgraph \
  --trace-limit 5 \
  --out /path/to/leak-summary.md

Use --trace-limit sparingly. Trace trees are useful root-cause evidence, but large memgraphs can produce noisy output. If a trace tree says Found 0 roots referencing, treat it as an unreachable/self-retained leak candidate and use the summary's grouped leak tree or leaks --groupByType <file.memgraph> to identify the retained fields and payload chain.

Root Cause Rules

  • Identify the first app-owned leaked type in the leak output or trace.
  • Determine the intended lifetime: process, session, account, view, request, or task.
  • Treat lazy or deferred allocation as a scope reduction, not a leak fix, unless the original eager allocation itself violated the intended lifetime.
  • Prove retain-cycle claims with either a traceTree ownership path or an isolated reproduction.
  • For unreachable/self-cycle leaks, traceTree may have no root path; use leaks --groupByType plus source verification to find the self-retaining edge.
  • Do not claim success just because total leak count went down; prove the specific type or path disappeared.
  • Separate real root-cause branches from candidate/noise branches.
  • Prefer deleting the retaining edge over adding broad cleanup code.

Report

A useful leak report includes:

  • the exact flow and simulator/app build
  • the memgraph and summary paths
  • app-owned leaked types and counts
  • at least one ownership path, or grouped leak tree evidence when the object is unreachable from roots
  • the smallest proposed or applied retaining-edge fix
  • before/after evidence when a fix was made

If the memgraph shows only framework/runtime noise, say that and recommend the next narrower capture rather than inventing an app leak.

openaiのその他のスキル

release
openai
コミットされたバージョンを更新して Symphony リリースを切り、それをコミットし、マージされたコミットにタグを付け、Burrito リリースワークフローを確認します。求められた際に使用します…
signing-entitlements
openai
macOSアプリの署名、権限、ハード化されたランタイム、Gatekeeperの問題を検査します。コード署名の失敗や権限の欠落などの診断を求められた際に使用します。
building-ai-agent-on-cloudflare
openai
Cloudflare上でAgents SDKを使用してAIエージェントを構築し、状態管理、リアルタイムWebSocket、スケジュールタスク、ツール統合、チャットなどを実現します。
epigraphdb-skill
openai
オントロジー、文献、MR、遺伝子-薬剤、サポートパスエビデンスに関するコンパクトなEpiGraphDB APIリクエストを送信します。ユーザーが簡潔なEpiGraphDBサマリーを希望する場合に使用します。
runtime-behavior-probe
openai
一時的なプローブスクリプト、検証マトリックス、状態制御、および発見事項優先のレポートを用いて、ランタイム動作調査を計画・実行します。以下の場合にのみ使用してください…
deep-security-scan
openai
ユーザーがリポジトリ全体またはスコープ指定パスに対する深く網羅的な、マルチパスまたはバリアンス低減型のCodexセキュリティスキャンを求めた場合に使用します。独立した反復実行を複数回行います…
define-security-policy
openai
リポジトリまたはコンポーネントのSECURITY.mdガイダンスを定義、レビュー、または更新します。ユーザーがCodex Securityがレビューすべき内容、対象外の内容を明確にしたい場合に使用します。
validation
openai
Codexがセキュリティスキャンの検証段階にすでにある場合、またはユーザーが1つ以上の候補となるセキュリティ findings が…かどうかを判断するよう明示的に求めた場合に使用します。