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Agent-Introspektion und Debugging

Strukturierter Selbst-Debugging-Workflow für KI-Agentenfehler mittels Erfassung, Diagnose, eingegrenzter Behebung und Introspektionsberichten. Anwenden, wenn ein Agentenlauf fehlschlägt und eine reproduzierbare Diagnose statt eines erneuten Versuchs benötigt wird.

Was ist Agent-Introspektion und Debugging?

Agent-Introspektion und Debugging ist ein Workflow-Skill, der KI-Agenten (wie Claude Code, Cursor oder Codex) befähigt, sich systematisch selbst zu debuggen, bevor ein menschlicher Eingriff nötig wird. Der Skill konzentriert sich auf wiederholte Fehler, Endlosschleifen, Kontextüberläufe und Umgebungsinkonsistenzen. Er führt den Agenten durch eine vierphasige Schleife: Fehlererfassung, Ursachendiagnose, eingegrenzte Behebung und einen abschließenden Introspektionsbericht. Dadurch wird vermieden, dass der Agent blind wiederholt oder in falsche Richtungen abdriftet. Der Skill ist plattformunabhängig und kann mit anderen ECC-Skills wie dem Verifikations-Loop, kontinuierlichem Lernen oder dem Council integriert werden. Die Ausgabe ist stets ein strukturierter Bericht mit Fehlermuster, Ursachenhypothese, Behebungsmaßnahme und Evidenz für den Erfolg oder die Blockade.

Funktioniert mit~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/affaan-m/ECC/tree/main/skills/agent-introspection-debugging

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Dokumentation

Was macht Agent-Introspektion und Debugging?

Verwende diesen Skill, wenn ein Agentenlauf wiederholt fehlschlägt, Token ohne Fortschritt verbraucht, sich in denselben Tools aufhängt oder von der beabsichtigten Aufgabe abdriftet.

Dies ist ein Workflow-Skill, keine versteckte Laufzeitumgebung. Er lehrt den Agenten, sich systematisch selbst zu debuggen, bevor ein menschlicher Eingriff nötig ist.

Wann aktivieren

  • Maximales Tool-Call- / Schleifenlimit erreicht
  • Wiederholte Versuche ohne Fortschritt
  • Kontextwachstum oder Prompt-Drift, der die Ausgabequalität verschlechtert
  • Abweichung zwischen erwartetem und tatsächlichem Dateisystem- oder Umgebungszustand
  • Tool-Fehler, die mit Diagnose und einer kleineren Korrekturmaßnahme behebbar erscheinen

Abgrenzung

Diesen Skill aktivieren für:

  • Erfassen des Fehlerzustands, bevor blind erneut versucht wird
  • Diagnose häufiger agentspezifischer Fehlermuster
  • Anwenden eingegrenzter Behebungsmaßnahmen
  • Erstellen eines strukturierten, menschenlesbaren Debug-Berichts

Diesen Skill nicht als primäre Quelle verwenden für:

  • Funktionsüberprüfung nach Codeänderungen; stattdessen verification-loop verwenden
  • Framework-spezifisches Debugging, wenn bereits ein engerer ECC-Skill existiert
  • Laufzeitversprechen, die die aktuelle Umgebung nicht automatisch durchsetzen kann

Vierphasen-Schleife

Phase 1: Fehlererfassung

Bevor eine Behebung versucht wird, den Fehler genau erfassen.

Erfassen:

  • Fehlertyp, Meldung und Stacktrace, falls verfügbar
  • Letzte sinnvolle Tool-Call-Sequenz
  • Was der Agent gerade tun wollte
  • Aktueller Kontextdruck: wiederholte Prompts, übermäßig große eingefügte Logs, duplizierte Pläne oder ausufernde Notizen
  • Aktuelle Umgebungsannahmen: Arbeitsverzeichnis, Branch, relevanter Service-Status, erwartete Dateien

Mindestvorlage zur Erfassung:

## Fehlererfassung
- Sitzung / Aufgabe:
- Verfolgtes Ziel:
- Fehler:
- Letzter erfolgreicher Schritt:
- Letztes fehlgeschlagenes Tool / Befehl:
- Wiederholtes Muster gesehen:
- Zu überprüfende Umgebungsannahmen:

Phase 2: Ursachen-Diagnose

Den Fehler mit einem bekannten Muster abgleichen, bevor etwas geändert wird.

MusterWahrscheinliche UrsachePrüfung
Maximale Tool-Calls / wiederholter gleicher BefehlSchleife oder kein Exit-BeobachterpfadDie letzten N Tool-Aufrufe auf Wiederholung prüfen
Kontextüberlauf / nachlassendes DenkvermögenUnbegrenzte Notizen, wiederholte Pläne, übermäßig große LogsAktuellen Kontext auf Duplikate und signalarme Massen prüfen
ECONNREFUSED / TimeoutDienst nicht verfügbar oder falscher PortDienstzustand, URL und Portannahmen prüfen
429 / KontingenterschöpfungWiederholungssturm oder fehlender BackoffWiederholte Aufrufe zählen und Abstände prüfen
Datei nach Schreibvorgang fehlt / veralteter DiffWettlaufsituation, falsches Arbeitsverzeichnis oder Branch-AbweichungPfad, Arbeitsverzeichnis, Git-Status und tatsächliche Dateiexistenz erneut prüfen
Tests schlagen nach "Behebung" immer noch fehlFalsche HypotheseDen genauen fehlschlagenden Test isolieren und den Fehler neu herleiten

Diagnosefragen:

  • Handelt es sich um einen Logikfehler, Zustandsfehler, Umgebungsfehler oder Richtlinienverstoß?
  • Hat der Agent das eigentliche Ziel aus den Augen verloren und beginnt, die falsche Teilaufgabe zu optimieren?
  • Ist der Fehler deterministisch oder transient?
  • Was ist die kleinste reversible Aktion, die die Diagnose bestätigen würde?

Phase 3: Eingegrenzte Behebung

Mit der kleinsten Aktion beheben, die die Diagnosefläche verändert.

Sichere Behebungsmaßnahmen:

  • Wiederholte Versuche stoppen und die Hypothese neu formulieren
  • Signalarmen Kontext entfernen und nur das aktive Ziel, Hindernisse und Belege behalten
  • Tatsächlichen Dateisystem-/Branch-/Prozesszustand erneut prüfen
  • Die Aufgabe auf einen fehlschlagenden Befehl, eine Datei oder einen Test eingrenzen
  • Von spekulativem Denken zu direkter Beobachtung wechseln
  • An einen Menschen eskalieren, wenn der Fehler mit hohem Risiko verbunden oder extern blockiert ist

Keine nicht unterstützten automatischen Heilungsmaßnahmen behaupten (z. B. "Agenten-Status zurücksetzen" oder "Umgebungskonfiguration aktualisieren"), es sei denn, sie werden tatsächlich durch reale Tools in der aktuellen Umgebung ausgeführt.

Checkliste für eingegrenzte Behebung:

## Behebungsmaßnahme
- Gewählte Diagnose:
- Kleinste durchgeführte Aktion:
- Warum dies sicher ist:
- Welcher Beleg würde beweisen, dass die Behebung funktioniert hat:

Phase 4: Introspektionsbericht

Mit einem Bericht abschließen, der die Behebung für den nächsten Agenten oder Menschen nachvollziehbar macht.

## Agent-Selbst-Debug-Bericht
- Sitzung / Aufgabe:
- Fehler:
- Ursache:
- Behebungsmaßnahme:
- Ergebnis: Erfolg | Teilweise | Blockiert
- Token-/Zeit-Kostenrisiko:
- Erforderliche Nachverfolgung:
- Vorbeugende Änderung zur späteren Kodierung:

Behebungsheuristiken

Diese Maßnahmen in der angegebenen Reihenfolge bevorzugen:

  1. Das eigentliche Ziel in einem Satz neu formulieren.
  2. Den Weltzustand überprüfen, anstatt dem Gedächtnis zu vertrauen.
  3. Den Umfang des Fehlers verkleinern.
  4. Eine einzelne unterscheidende Prüfung durchführen.
  5. Erst dann erneut versuchen.

Schlechtes Muster:

  • Dieselbe Aktion dreimal mit leicht unterschiedlicher Formulierung wiederholen

Gutes Muster:

  • Fehler erfassen
  • Das Muster klassifizieren
  • Eine direkte Prüfung durchführen
  • Den Plan nur ändern, wenn die Prüfung dies stützt

Integration mit ECC

  • Nach einer Behebung, bei der Code geändert wurde, verification-loop verwenden.
  • Wenn das Fehlermuster es wert ist, in eine Intuition oder einen späteren Skill umgewandelt zu werden, continuous-learning-v2 verwenden.
  • Wenn das Problem kein technischer Fehler, sondern eine Entscheidungsambiguität ist, council verwenden.
  • Wenn der Fehler durch widersprüchlichen lokalen Zustand oder Repository-Abweichung entstanden ist, workspace-surface-audit verwenden.

Ausgabestandard

Wenn dieser Skill aktiv ist, nicht einfach mit "Ich habe es behoben" enden.

Immer angeben:

  • das Fehlermuster
  • die Ursachenhypothese
  • die Behebungsmaßnahme
  • den Beleg, dass sich die Situation verbessert hat oder immer noch blockiert ist

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

accessibility

Design, implement, and audit inclusive digital products using WCAG 2.2 Level AA. Use when building or auditing UI that must meet WCAG 2.2 Level AA, or when reviewing a change for keyboard, contrast, or screen-reader support.

affaan-m/content-engine

Create platform-native content systems for X, LinkedIn, TikTok, YouTube, newsletters, and repurposed multi-platform campaigns. Use when the user wants social posts, threads, scripts, content calendars, or one source asset adapted cleanly across platforms.

affaan-m/ECC

Multi-platform content distribution across X, LinkedIn, Threads, and Bluesky. Adapts content per platform using content-engine patterns. Never posts identical content cross-platform. Use when the user wants to distribute content across social platforms.

affaan-m/fal-ai-media

Unified media generation via fal.ai MCP — image, video, and audio. Covers text-to-image (Nano Banana), text/image-to-video (Seedance, Kling, Veo 3), text-to-speech (CSM-1B), and video-to-audio (ThinkSound). Use when the user wants to generate images, videos, or audio with AI.

affaan-m/manim-video

日本語翻訳:このファイルは manim-video 用の日本語翻訳が必要です

affaan-m/remotion-video-creation

Remotion のベストプラクティス - React で動画を作成する。3D、アニメーション、音声、字幕、チャート、トランジションなどをカバーするドメイン固有の29のルール。

affaan-m/video-editing

AI-assisted video editing workflows for cutting, structuring, and augmenting real footage. Covers the full pipeline from raw capture through FFmpeg, Remotion, ElevenLabs, fal.ai, and final polish in Descript or CapCut. Use when the user wants to edit video, cut footage, create vlogs, or build video content.

agent-architecture-audit

Full-stack diagnostic for agent and LLM applications. Audits the 12-layer agent stack for wrapper regression, memory pollution, tool discipline failures, hidden repair loops, and rendering corruption. Produces severity-ranked findings with code-first fixes. Essential for developers building agent applications, autonomous loops, or any LLM-powered feature. Use when an agent or LLM feature misbehaves and the failing layer is unknown, or before shipping an agent stack.

agent-eval

Head-to-head comparison of coding agents (Claude Code, Aider, Codex, etc.) on custom tasks with pass rate, cost, time, and consistency metrics. Use when choosing between coding agents, or when a change to an agent setup needs measured pass rate, cost, and time rather than an impression.

agent-harness-construction

Design and optimize AI agent action spaces, tool definitions, and observation formatting for higher completion rates. Use when defining or revising an agent

agentic-engineering

Operate as an agentic engineer using eval-first execution, decomposition, and cost-aware model routing. Use when planning or executing engineering work that agents will carry out end to end.

agentic-os

Build persistent multi-agent operating systems on Claude Code. Covers kernel architecture, specialist agents, slash commands, file-based memory, scheduled automation, and state management without external databases. Use when building a persistent multi-agent system on Claude Code with its own memory, commands, and scheduling.

agent-payment-x402

Add x402 payment execution to AI agents with per-task budgets, spending controls, and non-custodial wallets. Supports Base through agentwallet-sdk and X Layer through OKX Payments / OKX Agent Payments Protocol. Use when an agent must pay for something itself and needs per-task budgets, spending controls, and a non-custodial wallet.

agent-self-evaluation

Use after completing any non-trivial task. The agent self-rates its output on 5 axes — accuracy, completeness, clarity, actionability, conciseness — with concrete evidence per criterion. Produces a structured 1-5 scorecard with specific improvement suggestions.

agent-sort

Build an evidence-backed ECC install plan for a specific repo by sorting skills, commands, rules, hooks, and extras into DAILY vs LIBRARY buckets using parallel repo-aware review passes. Use when ECC should be trimmed to what a project actually needs instead of loading the full bundle.

ai-first-engineering

Engineering operating model for teams where AI agents generate a large share of implementation output. Use when setting team process, review gates, or ownership rules for a codebase largely written by agents.

ai-regression-testing

Regression testing strategies for AI-assisted development. Sandbox-mode API testing without database dependencies, automated bug-check workflows, and patterns to catch AI blind spots where the same model writes and reviews code. Use when adding regression coverage to AI-assisted code, or when the same model both wrote and reviewed a change.

android-clean-architecture

Clean Architecture patterns for Android and Kotlin Multiplatform projects — module structure, dependency rules, UseCases, Repositories, and data layer patterns. Use when structuring modules, layers, or data flow in an Android or KMP project.

angular-developer

Generates Angular code and provides architectural guidance. Trigger when creating projects, components, or services, or for best practices on reactivity (signals, linkedSignal, resource), forms, dependency injection, routing, SSR, accessibility (ARIA), animations, styling (component styles, Tailwind CSS), testing, or CLI tooling.

api-connector-builder

Build a new API connector or provider by matching the target repo

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