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研究检索需要联网github未标认证来源可访问许可证需确认审计异常

systematic-debugging系统调试

Agent Skill

systematic-debugging 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。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

3,350

周安装

141

GitHub Stars

1,814

下载量

1,173
CodexClaudeCursorGemini CLI

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

unknown

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:systematic-debugging(系统调试)
来源仓库:https://github.com/jnmetacode/superpowers-zh
仓库路径:skills/systematic-debugging
安装命令:
npx skills add https://github.com/jnmetacode/superpowers-zh --skill systematic-debugging
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 npx skills 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。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/jnmetacode/superpowers-zh --skill systematic-debugging

简介

systematic-debugging 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中快速定位候选结果。

  • 适用于需要根据关键词或任务场景进行信息检索与筛选的场景。
  • 通过 npx skills add 命令从 GitHub 仓库安装并使用该技能。
  • 安装前建议确认权限范围、维护状态及是否触发联网或文件操作。
  • 适用宿主包括 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。

SKILL.md

系统化调试

概述

随意修复既浪费时间又会引入新 bug。草率的补丁只会掩盖深层问题。

核心原则: 在尝试修复之前,务必先找到根本原因。只修症状就是失败。

敷衍走流程等于违背调试的精神。

铁律

不做根因调查,不许提修复方案

如果你还没完成第一阶段,就不能提出修复方案。

何时使用

用于任何技术问题:

  • 测试失败
  • 生产环境 bug
  • 异常行为
  • 性能问题
  • 构建失败
  • 集成问题

尤其在以下情况必须使用:

  • 时间紧迫(紧急情况最容易让人猜测式修复)
  • 觉得"一个小修改"就能搞定
  • 已经尝试了多种修复
  • 上一次修复没有生效
  • 你没有完全理解问题

以下情况也不要跳过:

  • 问题看起来很简单(简单的 bug 也有根本原因)
  • 你很赶时间(越急越容易返工)
  • 领导要求立刻修好(系统化调试比反复尝试更快)

四个阶段

你必须完成每个阶段后才能进入下一个。

第一阶段:根因调查

在尝试任何修复之前:

  1. 仔细阅读错误信息

- 不要跳过错误或警告 - 它们往往直接包含解决方案 - 完整阅读堆栈跟踪 - 记下行号、文件路径、错误码

  1. 稳定复现

- 你能可靠地触发它吗? - 具体的复现步骤是什么? - 每次都能复现吗? - 如果无法复现 → 收集更多数据,不要猜测

  1. 检查近期变更

- 什么变更可能导致了这个问题? - git diff、最近的提交 - 新依赖、配置变更 - 环境差异

  1. 在多组件系统中收集证据 当系统有多个组件时(CI → 构建 → 签名,API → 服务 → 数据库): 在提出修复方案之前,先添加诊断埋点: 对每个组件边界: - 记录进入组件的数据 - 记录离开组件的数据 - 验证环境/配置的传递 - 检查每一层的状态 执行一次以收集证据,确定断裂点在哪里 然后分析证据,定位故障组件 然后针对该组件深入调查 示例(多层系统): # 第 1 层:工作流 echo "=== Secrets available in workflow: ===" echo "IDENTITY: ${IDENTITY:+SET}${IDENTITY:-UNSET}" # 第 2 层:构建脚本 echo "=== Env vars in build script: ===" env | grep IDENTITY || echo "IDENTITY not in environment" # 第 3 层:签名脚本 echo "=== Keychain state: ===" security list-keychains security find-identity -v # 第 4 层:实际签名 codesign --sign "$IDENTITY" --verbose=4 "$APP" 由此可以看出: 哪一层出了问题(secrets → workflow ✓, workflow → build ✗)
  2. 跟踪数据流 当错误发生在调用栈深处时: 参见本目录下的 root-cause-tracing.md,了解完整的反向追踪技术。 简要版本:

- 错误值从哪里产生的? - 谁用错误值调用了这里? - 持续向上追踪直到找到源头 - 在源头修复,而不是在症状处修复

第二阶段:模式分析

先找到模式,再修复:

  1. 找到可正常工作的示例

- 在同一代码库中找到类似的正常代码 - 有什么正常的代码与出问题的代码相似?

  1. 与参考实现对比

- 如果是实现某个模式,完整阅读参考实现 - 不要略读——逐行阅读 - 在应用之前彻底理解该模式

  1. 识别差异

- 正常代码和出问题的代码之间有什么不同? - 列出每一个差异,无论多小 - 不要假设"那不可能有影响"

  1. 理解依赖关系

- 这个功能需要哪些其他组件? - 需要哪些设置、配置、环境? - 它有哪些隐含假设?

第三阶段:假设与验证

科学方法:

  1. 提出单一假设

- 清晰地陈述:"我认为 X 是根本原因,因为 Y" - 写下来 - 要具体,不要含糊

  1. 最小化测试

- 做出最小的改动来验证假设 - 每次只改一个变量 - 不要同时修复多个问题

  1. 继续之前先验证

- 生效了?是 → 进入第四阶段 - 没生效?提出新假设 - 不要在上面叠加更多修复

  1. 当你不确定时

- 说"我不理解 X" - 不要假装自己知道 - 寻求帮助 - 做更多调研

第四阶段:实施

修复根本原因,而非症状:

  1. 创建失败的测试用例

- 最简化的复现 - 尽可能用自动化测试 - 没有测试框架就写一次性测试脚本 - 修复前必须先有测试 - 使用 superpowers:test-driven-development 技能来编写规范的失败测试

  1. 实施单一修复

- 修复已定位的根本原因 - 每次只改一处 - 不做"顺便改改"的优化 - 不捆绑重构

  1. 验证修复

- 测试现在通过了吗? - 其他测试没有被破坏吧? - 问题真的解决了吗?

  1. 如果修复不起作用

- 停下来 - 数一数:你已经尝试了几次修复? - 少于 3 次:回到第一阶段,用新信息重新分析 - 3 次或以上:停下来质疑架构(见下方第 5 步) - 没有经过架构讨论,不要尝试第 4 次修复

  1. 如果 3 次以上修复都失败了:质疑架构 以下模式表明存在架构问题: 停下来质疑根本性问题: 在尝试更多修复之前,和你的搭档讨论 这不是假设失败——这是架构有误。

- 每次修复都暴露出新的共享状态/耦合/其他位置的问题 - 修复需要"大规模重构"才能实现 - 每次修复都在其他地方产生新的症状 - 这个模式从根本上合理吗? - 我们是不是在"惯性驱动"下坚持了错误方案? - 应该重构架构还是继续修补症状?

红线——停下来,按流程走

如果你发现自己在想:

  • "先临时修一下,以后再排查"
  • "试着改改 X 看看行不行"
  • "一次性改多个地方,跑测试看看"
  • "跳过测试,我手动验证"
  • "大概是 X 的问题,让我修一下"
  • "我不完全理解,但这应该能行"
  • "模式说的是 X,但我换个方式用"
  • "主要问题有这些:[未经调查就列出修复方案]"
  • 没有追踪数据流就提出解决方案
  • "再试一次修复"(已经尝试了 2 次以上)
  • 每次修复都暴露出不同地方的新问题

以上这些都意味着:停下来。回到第一阶段。

如果 3 次以上修复都失败了: 质疑架构(见第四阶段第 5 步)

搭档发出的信号——说明你的方法不对

留意这些提醒:

  • "难道不是这样吗?"——你在没有验证的情况下做了假设
  • "它能告诉我们……吗?"——你应该先收集证据
  • "别猜了"——你在没有理解的情况下提出修复
  • "深入想想"——要质疑根本性问题,而不只是症状
  • "我们卡住了?"(沮丧的语气)——你的方法没有奏效

当你看到这些信号时: 停下来。回到第一阶段。

常见借口

借口现实
"问题很简单,不需要走流程"简单问题也有根本原因。对于简单 bug,流程很快就能走完。
"紧急情况,没时间走流程"系统化调试比反复猜测式修复更快。
"先试一下,再排查"第一次修复就定下了基调。从一开始就做对。
"确认修复有效后再写测试"没有测试的修复留不住。先写测试才能证明修复有效。
"一次修多个问题省时间"无法隔离哪个生效了。还会引入新 bug。
"参考实现太长了,我自己改改"一知半解必然出 bug。完整阅读。
"我看出问题了,让我修一下"看到症状 ≠ 理解根因。
"再试一次"(在 2 次以上失败后)3 次以上失败 = 架构问题。质疑模式,不要继续修。

速查表

阶段关键活动通过标准
1. 根因阅读错误、复现、检查变更、收集证据理解了什么出了问题以及为什么
2. 模式找到正常示例、对比识别出差异
3. 假设提出理论、最小化验证假设被验证或产生新假设
4. 实施创建测试、修复、验证bug 已修复,测试通过

当流程显示"找不到根因"

如果系统化排查后发现问题确实是环境相关、时序相关或外部因素导致的:

  1. 你已经完成了流程
  2. 记录你排查了什么
  3. 实施适当的处理措施(重试、超时、错误提示)
  4. 添加监控/日志以便后续排查

但是: 95% 的"找不到根因"其实是排查不充分。

辅助技术

以下技术是系统化调试的组成部分,可在本目录中找到:

  • root-cause-tracing.md - 沿调用栈反向追踪 bug,找到最初的触发点
  • defense-in-depth.md - 找到根因后,在多个层级添加校验
  • condition-based-waiting.md - 用条件轮询替代硬编码等待时间

相关技能:

  • superpowers:test-driven-development - 用于创建失败测试用例(第四阶段,第 1 步)
  • superpowers:verification-before-completion - 在宣称成功之前验证修复确实有效

实际效果

调试实践中的数据:

  • 系统化方法:15-30 分钟修复
  • 随意修复方法:2-3 小时反复折腾
  • 一次修复成功率:95% vs 40%
  • 引入新 bug:几乎为零 vs 经常发生

适合场景

01

用户想查找某类 Agent Skill 时

02

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

03

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

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

Codex

33.75%
按下载量换算396

Claude

28.14%
按下载量换算330

Cursor

19.74%
按下载量换算232

Gemini CLI

9.17%
按下载量换算108

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

未通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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。来源安全扫描存在 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。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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