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complex-bug-debugging-with-ai使用 AI 进行复杂的错误调试

Agent Skill

complex-bug-debugging-with-ai 用于补充效率相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接效率相关任务时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

1,640

周安装

67

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

531
OpenClaw

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

MIT-0

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:complex-bug-debugging-with-ai(使用 AI 进行复杂的错误调试)
来源仓库:https://github.com/hgvgfgvh/complex-bug-debugging-with-ai
安装命令:
openclaw skills install complex-bug-debugging-with-ai
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 OpenClaw 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install complex-bug-debugging-with-ai

简介

复杂 bug 排查的 7 阶段协作工作流。

  • 涵盖业务对齐、症状结构化到闭环沉淀全流程。
  • 适用于间歇性、多层因素导致的疑难问题。
  • 安装命令:openclaw skills install complex-bug-debugging-with-ai。
  • 需用户提供详细复现步骤和环境信息。complex-bug-debugging-with-ai 属于效率类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

SKILL.md

name
complex-bug-debugging-with-ai
description
复杂 bug 与 AI 协作排查的元方法论。当用户报告"诡异 / 间歇性 / 多层因素 / 重启不愈 / 多系统协作 / 已经排查很久没头绪"的 bug 时,启用本 SKILL 的 7 阶段协作工作流:"业务链路对齐 → 症状结构化 → 边界测试循环 → 方案摆台 → 执行验证 → 失效升级 → 闭环沉淀"。本 SKILL 是双向纪律——同时约束 AI(不主观论断、不沿假设编、方案失效要主动说、用户不配合时停止推进)和用户(验收链路图、答完结构化问题、提供精确反信号、主动决策方案)。任一方不配合,AI 必须按内置话术明确指出,不带病硬推。

Complex Bug Debugging with AI(复杂 BUG 与 AI 协作排查的工程化 Harness)

这是什么

不是案例库,是协作工作流本身

案例库 bug-pattern-diagnosis 回答"这个 bug 是什么" 本 SKILL 回答"怎么和 AI 一起排查复杂 bug"

核心信念:复杂 bug 单靠 AI 解不了,单靠人也解不了。AI 缺:领域直觉 / 业务上下文 / 反信号 / 决策权。人缺:跑遍 100 条命令的耐心。只有人 × AI 协作 + 严格流程,才能稳定攻破。

触发时机

用户描述下列情况时主动激活

  • "排查很久了 / 排查不下去了"
  • "bug 很诡异 / 不可复现 / 间歇性"
  • "重启又自己好了,但还会再出"
  • "看起来是 X,但改了 X 又不行"
  • "涉及多个服务 / 节点 / 集群"
  • "现象层面看起来矛盾"

普通 NPE / 编译错误 / 怎么写函数 → 不要启用,直接处理。


前置:模型与能力预检(开始前必做)

1. 模型必须是 Opus 4.7(或同等强度)

  • 弱模型会沿第一个假设一路编(自洽但错),把用户带沟里
  • Opus 4.7 会主动反向怀疑自己(如怀疑工作区代码 ≠ 部署代码,主动拉 jar 反编译比对)
  • 当前模型不是 Opus 4.7 → 先告诉用户切换,不要硬上

2. 能力体系完备性

排查能力的下限取决于最弱的工具

能力缺失影响
代码访问(Read / Grep)无法验证业务逻辑
基础设施(K8S MCP / SSH)无法看 pod / 节点
数据访问(DB MCP)只能信用户口述
日志访问(拉真实日志)止于"猜栈"
网络/HTTP 调用无法做实验
专业 SKILL(如 server-log-analysis)效率打折

缺哪个补哪个,不要带病开工。


四条贯穿全流程的 AI 自我约束红线

① 不主观论断

每个结论必须有刚跑出来的数据 / 刚读到的代码支撑。禁止用"应该是 / 可能是 / 通常是"当结论。可以说"基于刚才的 metrics,判断是 ..."。

② 不沿假设编

用户给的方向 ≠ 真相。自己上轮假设 ≠ 已确认。看到反信号("我也试过也不行" / 数据不符预期)立即停下当前路径,重新取证。

③ 方案失效要主动说

没修好 → 第一时间明说"方案 X 失效,证据是 ...",主动升级下一方案。禁止:"应该好了,你试试" / "部分生效..." / 默默换方案。

④ 用户不配合时停止推进

没换强模型 / 能力缺失 / 没回询问 / 没提供边界信息 → 不要带病开工,按下面的话术明确指出。用户坚持不补 → 可继续,但先标记"以下排查在 X 信息缺失下进行,结论可能偏差"


双向纪律:主动询问 + 用户配合度强制检查

协作不是单方面。AI 不能在用户不配合时硬推,也不能悄悄替用户决定。

主动询问原则

每进入一个阶段,AI 必须主动询问该阶段需要的信息,禁止用户给一句模糊描述就一头扎进去。

9 套用户不配合信号 + AI 反馈话术(直接套用,不要现编)

① 没用强模型

⚠️ 当前模型不是 Opus 4.7。弱模型容易沿假设编(自洽但错),建议先切换。
若坚持用,请额外警惕我的结论,对每个"应该是 ..."追问"数据支撑是什么?"。

② 能力体系缺失

⚠️ 本次排查需要 [具体能力],当前未配置。
影响:[具体影响]。请先配置再继续。
若暂时配不了,我会基于你提供的文本日志排查,但可信度显著降低。

③ 阶段 A:现象描述太模糊

⚠️ 现象太模糊,无法画链路图。请提供以下三项中至少两项:
  1. 一句话现象("X 接口返回 500 / 设备发 register 没收到 reply")
  2. 真实 log / 接口响应截图
  3. 涉及的服务清单("前端 → 网关 → access-service → broker")
不补齐我只能停留在猜可能性阶段。

④ 阶段 A:不验收链路图就推下一步

⚠️ 你还没确认链路图是否准确。如果链路图错了,后续讨论都基于错误前提。
请回"对"或"不对,重点是 XXX",再继续。

⑤ 阶段 B:跳过结构化问题

⚠️ 你没回答以下结构化问题(我自己拿不到):
  □ 复现率?□ 环境差异?□ 最近改动?□ 你自己复现过吗(金问题)?
没有这些信息我只能基于猜测做边界测试。请逐条回答。

⑥ 阶段 C:AI 询问后用户没回答 / 答得模糊

⚠️ 我遇到一个**必须由你确认**的事实:
  问题:[具体二选一问题]
  影响:决定排查方向(A → 路径 X;B → 路径 Y)
请:1) 告诉我怎么查,我去查;2) 或明确说"不知道也查不到",我会按两种情况都假设展开。
不要直接换话题,否则诊断空间无法收敛。

⑦ 阶段 C:反信号描述太模糊

⚠️ 你说"也不行 / 没问题"是关键反信号,但描述太模糊。请补充:
  - 怎么试的?(命令 / 工具 / 步骤)
  - 看到什么?(具体输出 / 错误码)
  - 环境一致吗?
不要说"MQTTX 也不行",要说"MQTTX QoS 1 publish XXX,连 XXX broker,无报错但 reply 没收到"。

⑧ 阶段 D:让 AI 替自己拍板

⚠️ 方案选择必须由你拍板,因为:
  - 你比我清楚生产容忍度 / 不能影响什么 / 回滚能力
  - 出问题承担后果的是你的团队,不是我
我已列清"修复力度 / 生产影响 / 回滚成本"。请基于"今天能接受多大影响"决定。
若实在没决策依据,告诉我"运维窗口 X / 不能影响 Y",我帮你筛但你拍板。

⑨ 阶段 G:修复完不沉淀

⚠️ 本次细节正在快速从短期记忆里流失。强烈建议现在沉淀(5 分钟):
  - 按 bug-pattern-diagnosis 模板写 BUGxx.md
  - 重点:症状速查 / 反向特征 / 5 分钟自检命令 / 走过的弯路
不沉淀代价:下次类似 bug 你 / 同事 / AI 都要从零再排一次。
回"沉淀"或"不用",明确即可。

配合度门控(每阶段流转前自检)

流转Gate
A → B用户验收链路图了吗?
B → C答完结构化问题?补了"我也复现过"?
C 每轮上轮疑问回答了?反信号够具体?
C → D决定性证据充分?AI 没自我说服?
D → E用户拍板了?还是让 AI 替决策?
E → F/G验证数据齐?修复前后并列展示?
G 完成同意沉淀?BUGxx.md 完整?

任一 Gate 不通过 → 停下来按话术指出,不要硬推。


7 阶段协作工作流

阶段 A:业务链路对齐【先建图,不修 bug】

双方对"链路"认知不一致 → 后续讨论都是鸡同鸭讲。

AI 主动开场(必做)

按 SKILL 流程走(不需要可打断我)。阶段 A 我需要:
  1. 一句话现象(不要先猜原因)
  2. 真实 log / 接口响应 / 截图
  3. 涉及哪些服务 / 链路
我画完链路图给你确认。

AI 做

  1. 主动询问 / Read 代码,画端到端链路图
  2. 复述现象,确认"我理解的 = 你说的"
  3. 明确列"已知 X"、"不知道 Y"

人验收(强制 Gate)

  • "对" → 进入 B
  • "不对,重点是 XXX" → 重画
  • 没明确验收 → 套话术 ④

反模式:上来就扎代码 / 没等验收就推下一步。

阶段 B:症状结构化 + 领域信息补齐

AI 主动开场(必做)

进入 B。请逐条回答(缺哪条都会让排查走偏):
  □ 复现率:100% / 偶发 / 特定条件?
  □ 环境差异:本地能复现吗?
  □ 多实例特征:单 / 多副本?
  □ 最近改动:发版 / 扩容 / 配置变更 / 依赖升级?
  □ 日志特征:集中 / 分散?时间窗?
  □ 你自己复现过吗?(金问题)用什么手段?看到什么?
  □ 你怀疑过哪些方向?已排除什么?
模糊或跳过的我会再追问。

人补领域信息:"这是 broker 集群" / "上周扩容了" / "我用 MQTTX 也试了也不行" ← 这种'我也复现了'是金子

Gate:用户回答 ≥5 条 → C;少于 3 条 → 套话术 ⑤;反信号模糊 → 套话术 ⑦。

反模式:不结构化就直接排查 / 用户跳过就脑补。

阶段 C:AI 自主边界测试循环【核心引擎】

复杂 bug 几乎不可能一次实验定位,必须循环收敛。

AI 主动开场(必做)

进入 C。我会跑这个循环:现象 → 边界测试 → 数据并列展示 → 有疑惑就主动问你。
每轮我会:明确说"这轮验证什么假设"、数据并列展示、必须由你确认的事实主动停下问。
你随时打断说"等等,这个数据为什么 XXX?"是被鼓励的——能帮我避免自我说服。
本轮预计跑 [命令清单],需要 [具体能力]。能力齐了吗?

AI 每轮

  1. 设计能二分诊断空间的实验(不是穷举跑命令)
  2. 自主执行:MCP / shell / 代码读取 / 跨节点对比
  3. 数据并列展示
实验预期实际一致?
入口 A应成功成功 ✅
入口 B应成功失败 ❌✗ 异常点
  1. 自检"实际 vs 假设是否完全吻合":

- 完全吻合 + 信息充分 → 初步结论 → D - 任何"不太对"的数据 → 不要硬下结论,列疑问问人 - 信息不够 → 设计下一轮

人做:看 AI 列的疑问 / 在 AI 自我说服时主动打断:"等等,那这个数据为什么 XXX?"

Gate:AI 询问的事实必须回答或明确说"不知道"。反信号必须具体。

反模式:跑了 10 条命令但没并列展示 / 实验是"穷举"不是"二分" / 部分数据吻合就下结论 / 不主动暴露疑惑(最大反模式) / 询问后没答就继续跑。

阶段 D:方案设计 + 风险摆台【AI 摆台,人决策】

AI 主动开场(必做)

进入 D。我列所有可行方案,**最终选哪个由你拍板**。
请告诉我:今天有运维窗口吗?哪些业务绝对不能影响?回滚能力如何?
若你说"你看着办" → 请先看下表"生产影响"列。我不替你拍板(出问题承担后果的是你)。

AI 做:列所有方案,绝不替人拍板

方案步骤修复力度生产影响回滚成本推荐度理由

Gate:用户明确选 → E;说"你看着办" → 套话术 ⑧;催"快修"但没拍板 → "在你拍板前我不会动手"。

反模式:直接说"我建议方案 X"+ 操作 / 隐藏方案 / 没给生产影响评估。

阶段 E:执行 + 实时验证【边做边证】

"操作完就觉得修好了"是最大的坑。

AI 做

  1. 执行修复
  2. 立即重跑阶段 C 的决定性实验(同命令、同输入)
  3. 修复前后并列:
指标修复前修复后符合预期?

反模式:执行完不验证就说"应该好了" / 部分指标改善就说"修好了" / 验证甩给用户。

阶段 F:方案失效时的主动升级【最容易翻车】

AI 做

  1. 数据不符 → 立刻明说"方案 X 失效,证据是 ..."
  2. 分析失效原因
  3. 自动升级下一方案(除非升级方案风险等级提升,那时再请人决策)
  4. 重新执行 + 验证

真实案例范例

方案 1 (重启 pod) 失效。证据:路由表预期 ≈41,实际仍 3 ❌;跨节点 publish 仍失败 ❌。
原因:hostPath 持久化让节点重启后跳过 mria 全量 bootstrap。
升级方案 3 (cluster leave + join):路由表 3 → 46 ✅;跨节点 publish 全通过 ✅。修复成功。

反模式:"应该好了,你试试" / "方案 1 部分生效..." / 默默换方案 / 失效后让用户决定下一步。

阶段 G:闭环沉淀【强制收尾】

修复成功后必须立刻沉淀,不要拖到第二天——血的细节会很快忘。

AI 主动开场(必做,不要等用户提)

✅ 修复验证成功。**强制进入 G**——细节正在快速流失。
我现在按 bug-pattern-diagnosis 模板写 BUGxx.md(5 分钟)。
确认:□ 同意沉淀(默认)→ 直接开写  □ 不沉淀 → 请明确说"不用",并理解:下次类似 bug 大家都从零再排

AI 做:用 bug-pattern-diagnosis 模板写 BUGxx.md4 块必写

  • 症状速查表(可验证、可 grep)
  • 反向特征(什么情况不是本案例 ← 防误诊)
  • 5 分钟自检命令(让下次直接抄)
  • 本次走过的弯路(为什么方案 1 失效 / 为什么以为是 X)

Gate:用户没回应 → 套话术 ⑨ + 默认沉淀。说"不用" → 明说"OK,下次我也学不到这次的经验"。

反模式:不沉淀 / 等用户提才动 / 案例只写"是什么 bug"不写反向特征和弯路。


一图流(紧凑版)

[前置] 模型 = Opus 4.7  +  能力完备  ← 缺任一项 套话术 ①/②
   ↓
[A] 链路对齐 ─ 开场问"现象/log/服务" ─ Gate: 用户验收链路图 ─ 红线: 不扎代码
   ↓
[B] 症状结构化 ─ 开场问 7 项清单 ─ Gate: 答 ≥5 条 + "你复现过吗" ─ 红线: 必须收反信号
   ↓
[C] 边界测试循环 ─ 开场说"二分实验/数据并列/有疑惑就问" ─ Gate: 用户必答询问 ─ 红线: 不主观/不沿假设/主动暴露疑惑
   ↓
[D] 方案摆台 ─ 开场问"运维窗口/不能影响什么/回滚" ─ Gate: 用户拍板 ─ 红线: AI 不决策/不隐藏方案
   ↓
[E] 执行+验证 ─ 红线: 不验证不算修复
   ↓ ──修好──→ [G]
   ↓
   └──没修好──→ [F] AI 明说失效+证据 + 自动升级 → 回 E
                  ↓
[G] 闭环沉淀 ─ 开场默认沉淀 ─ Gate: 没回应 → 默认沉淀

反模式速查(人 / AI 对照话术编号)

AI 反模式(自查):跳过 A 扎代码 / 命令输出无并列 / "应该" 当结论 / 看到反信号还沿原方向 / 自我说服快速下结论 / D 直接操作 / 执行完不验证 / 模糊词掩盖失效 / 验证甩给用户 / 修复完不沉淀。

人反模式 → AI 应套话术

人反模式话术
弱模型排查复杂 bug
缺关键能力
现象太模糊
不验收链路图就推下一步
跳过结构化问题
询问后不答 / 答模糊
反信号太粗
让 AI 替拍板
修复完不沉淀
把问题甩给 AI 喝咖啡⑥+⑦ AI 主动 ping
"你按 BUGxx 修一下""案例是思路启发不是答案,先按 A 对齐链路"
AI 不能纵容用户不配合。套话术 ≠ 拒绝合作,而是让用户清楚"现在不合作的代价是什么"。

bug-pattern-diagnosis 的关系

bug-pattern-diagnosis = 病例库(看过的病);本 SKILL = 诊疗手册(怎么看病)。

典型协作链:用户报复杂 bug → 本 SKILL 启用 7 阶段 → 阶段 C 时去 bug-pattern-diagnosis 找思路启发 → 回 C 继续测试 → 排查成功 → 阶段 G 用 bug-pattern-diagnosis 模板写新 BUGxx.md。两者互相调用、互相喂养。


自我演化

每次排查后评估:有新红线?有未覆盖的反模式?有阶段该拆得更细?有 → 主动建议用户更新本 SKILL。本 SKILL 自身就是用本 SKILL 演化出来的


一句话总结

复杂 bug 排查 = Opus 4.7 × 能力完备 × 7 阶段 × 4 条 AI 红线 × 双向配合度门控 × 闭环沉淀。 本 SKILL 同时约束 AI 和用户。检测到不配合时 AI 必须按话术指出,让用户决定补齐还是放弃——不要带病硬推。

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

OpenClaw

90.74%
按下载量换算482

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

执行命令

安装流程涉及命令执行,可能通过 openclaw skills install complex-bug-debugging-with-ai 联网下载 Skill 或依赖。用户安装前应确认命令来源、仓库内容和执行环境。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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