用途：fix-hard 是 /fix 的变体，面向复杂问题的深度调查与修复，通过并行子代理系统化诊断并修复困难缺陷。
主要能力与流程：先用 scout/researcher 子代理并行探索问题，再沿代码路径追踪根因，随后制定含影响分析的修复计划，最后实施并验证。要求先理解代码：搜索 3 个以上相似模式（grep/glob）并引用 file:line 证据，读取目标区域现有文件；当 .code-graph/graph.db 存在时运行 python .claude/scripts/code_graph trace <file> --direction both --json，并通过 connections 或 callers_of 映射依赖。非平凡任务（3 个以上文件）需把调查写入 .ai/workspace/analysis/，实施前重读该文件。
关键规则：禁止臆测，每个结论需 file:line、grep 结果或框架文档佐证，并声明置信度（>80% 可自由行动，60-80% 先验证，<60% 不建议）。修复遵循 Fix-Layer Accountability：不在崩溃点修复，而是追踪完整数据流，找到拥有不变量的最低层，一次修复保护所有下游消费者，并审计所有访问点。估算采用修改斐波那契（1/2/3/5/8/13/21），在计划 frontmatter 输出 story_points 与 complexity。
使用方式：调用时传入 $ARGUMENTS。若有截图或视频，用 ai-multimodal 技能详细描述问题。用 AskUserQuestion 逐条澄清疑问，一次一个问题。根因与修复计划确定后，必须经用户明确批准才可改代码，随后用 /code 逐步实施，完成后必须运行 /prove-fix。若在独立场景调用，需用 AskUserQuestion 让用户选择继续完整工作流、/prove-fix、/test 或手动继续。
限制：连续 3 次修复失败后必须停止并询问用户；报告需简洁，末尾列出未解决问题。具体安装方式、收费与平台支持暂未提供。