Communitygithub.com

Agent-Introspektion-Debugging

Strukturierter Self-Debugging-Workflow für KI-Agent-Fehler mittels Erfassung, Diagnose, kontrollierter Wiederherstellung und Introspektionsberichten. Verwenden Sie dies, wenn ein Agentenlauf fehlschlägt und Sie eine reproduzierbare Diagnose anstelle eines erneuten Versuchs benötigen.

Was ist Agent-Introspektion-Debugging?

Der Skill „Agent-Introspektion-Debugging“ bietet einen strukturierten Workflow in vier Phasen, damit KI-Agenten sich bei Fehlern systematisch selbst debuggen können, bevor ein Mensch eingreifen muss. Er ist für alle Agentenplattformen (Claude Code, Cursor, Codex) geeignet, die Textprotokolle und Werkzeugausgaben lesen können. Der Skill umfasst die Phasen Fehlererfassung, Ursachendiagnose, kontrollierte Wiederherstellung und Introspektionsbericht. Er hilft, wiederholte Fehler, Endlosschleifen, Kontextüberlauf und fehlerhafte Umgebungsannahmen zu erkennen und mit minimalen, überprüfbaren Aktionen zu beheben. Die Abschlussausgabe ist stets ein standardisierter Debug-Bericht, der die Fehlerursache, die ergriffene Aktion und den aktuellen Status dokumentiert.

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

In Ihrer bevorzugten KI fragen

Öffnet einen neuen Chat, in dem dieser Agent-Skill bereits geladen ist.

Dokumentation

Was macht Agent-Introspektion-Debugging?

Verwenden Sie diesen Skill, wenn ein Agentenlauf wiederholt fehlschlägt, Token ohne Fortschritt verbraucht, dieselben Werkzeuge in einer Schleife ausführt oder von der beabsichtigten Aufgabe abweicht.

Dies ist ein Workflow-Skill, keine verborgene Laufzeit. Er lehrt den Agenten, sich systematisch selbst zu debuggen, bevor er zu einem Menschen eskaliert.

Wann zu aktivieren

  • Maximale Anzahl von Werkzeugaufrufen / Schleifen-Limit-Fehlern
  • Wiederholte Versuche ohne Fortschritt
  • Kontextwachstum oder Prompt-Drift, der die Ausgabequalität beeinträchtigt
  • Diskrepanz zwischen erwartetem und tatsächlichem Dateisystem- oder Umgebungszustand
  • Werkzeugfehler, die durch Diagnose und eine kleinere Korrekturmaßnahme behebbar sind

Umfangsgrenzen

Aktivieren Sie diesen Skill für:

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

Verwenden Sie diesen Skill NICHT als primäre Quelle für:

  • Funktionsüberprüfung nach Codeänderungen; verwenden Sie verification-loop
  • Frameworkspezifisches Debugging, wenn bereits ein engerer ECC-Skill existiert
  • Laufzeit-Zusicherungen, die die aktuelle Umgebung nicht automatisch erzwingen kann

Vier-Phasen-Schleife

Phase 1: Fehlererfassung

Bevor Sie versuchen, den Fehler zu beheben, erfassen Sie ihn genau.

Erfassen:

  • Fehlertyp, -meldung und Stack-Trace, falls verfügbar
  • letzte aussagekräftige Sequenz von Werkzeugaufrufen
  • was der Agent tun wollte
  • aktueller Kontextdruck: wiederholte Prompts, übermäßig große eingefügte Logs, doppelte Pläne oder ausufernde Notizen
  • aktuelle Umgebungsannahmen: Arbeitsverzeichnis, Branch, relevanter Dienststatus, erwartete Dateien

Minimale Vorlage zur Erfassung:

## Fehlererfassung
- Sitzung / Aufgabe:
- Ziel in Bearbeitung:
- Fehler:
- Letzter erfolgreicher Schritt:
- Letztes fehlgeschlagenes Werkzeug / Befehl:
- Wiederholtes Muster gesehen:
- Umgebungsannahmen zu überprüfen:

Phase 2: Ursachendiagnose

Vergleichen Sie den Fehler mit einem bekannten Muster, bevor Sie etwas ändern.

MusterWahrscheinliche UrsachePrüfen
Maximale Werkzeugaufrufe / wiederholter gleicher BefehlSchleife oder kein Exit-BeobachterpfadÜberprüfen Sie die letzten N Werkzeugaufrufe auf Wiederholung
Kontextüberlauf / verschlechtertes DenkenUnbegrenzte Notizen, wiederholte Pläne, übermäßig große LogsÜberprüfen Sie den aktuellen Kontext auf Duplikate und signalarme Massen
ECONNREFUSED / TimeoutDienst nicht verfügbar oder falscher PortÜberprüfen Sie Dienststatus, URL und Portannahmen
429 / KontingenterschöpfungWiederholungssturm oder fehlender BackoffZählen Sie wiederholte Aufrufe und überprüfen Sie die Wiederholungsabstände
Datei nach Schreibvorgang fehlt / veralteter DiffWettlaufsituation, falsches Arbeitsverzeichnis oder Branch-DriftPfad, Arbeitsverzeichnis, Git-Status und tatsächliches Vorhandensein der Datei erneut prüfen
Tests schlagen nach "Reparatur" immer noch fehlFalsche HypotheseIsolieren Sie den genau fehlschlagenden Test und leiten Sie den Fehler neu her

Diagnosefragen:

  • Handelt es sich um einen Logik-, Zustands-, Umgebungs- oder Richtlinienfehler?
  • Hat der Agent das eigentliche Ziel aus den Augen verloren und beginnt, die falsche Teilaufgabe zu optimieren?
  • Ist der Fehler deterministisch oder vorübergehend?
  • Was ist die kleinste umkehrbare Aktion, die die Diagnose validieren würde?

Phase 3: Kontrollierte Wiederherstellung

Stellen Sie den Zustand mit der kleinsten Aktion wieder her, die die Diagnoseoberfläche ändert.

Sichere Wiederherstellungsaktionen:

  • Wiederholte Versuche stoppen und die Hypothese erneut formulieren
  • Signalarmen Kontext kürzen und nur das aktive Ziel, Hindernisse und Beweise behalten
  • Tatsächlichen Dateisystem-/Branch-/Prozesszustand erneut prüfen
  • 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 ein hohes Risiko darstellt oder extern blockiert ist

Behaupten Sie keine nicht unterstützten automatischen Heilungsaktionen wie "Agentenzustand zurücksetzen" oder "Umgebungskonfiguration aktualisieren", es sei denn, Sie führen sie tatsächlich mit echten Werkzeugen in der aktuellen Umgebung durch.

Checkliste zur kontrollierten Wiederherstellung:

## Wiederherstellungsaktion
- Gewählte Diagnose:
- Kleinste durchgeführte Aktion:
- Warum dies sicher ist:
- Welcher Beweis würde zeigen, dass die Reparatur funktioniert hat:

Phase 4: Introspektionsbericht

Schließen Sie mit einem Bericht ab, der die Wiederherstellung für den nächsten Agenten oder Menschen nachvollziehbar macht.

## Selbst-Debug-Bericht des Agenten
- Sitzung / Aufgabe:
- Fehler:
- Ursache:
- Wiederherstellungsaktion:
- Ergebnis: Erfolg | Teilweise | Blockiert
- Token-/Zeit-Burn-Risiko:
- Erforderliche Nachverfolgung:
- Präventive Änderung zur späteren Kodierung:

Wiederherstellungs-Heuristiken

Bevorzugte Eingriffe in dieser Reihenfolge:

  1. Formulieren Sie das eigentliche Ziel in einem Satz neu.
  2. Überprüfen Sie den Weltzustand, anstatt dem Gedächtnis zu vertrauen.
  3. Verkleinern Sie den fehlschlagenden Umfang.
  4. Führen Sie eine einzelne diskriminierende Prüfung durch.
  5. Erst dann wiederholen.

Schlechtes Muster:

  • dieselbe Aktion dreimal mit leicht unterschiedlicher Formulierung wiederholen

Gutes Muster:

  • Fehler erfassen
  • Muster klassifizieren
  • eine direkte Prüfung durchführen
  • den Plan nur ändern, wenn die Prüfung dies unterstützt

Integration mit ECC

  • Verwenden Sie verification-loop nach der Wiederherstellung, wenn Code geändert wurde.
  • Verwenden Sie continuous-learning-v2, wenn das Fehlermuster es wert ist, zu einer Intuition oder einem späteren Skill zu werden.
  • Verwenden Sie council, wenn es sich nicht um einen technischen Fehler, sondern um Entscheidungsambiguität handelt.
  • Verwenden Sie workspace-surface-audit, wenn der Fehler durch widersprüchlichen lokalen Zustand oder Repository-Drift verursacht wurde.

Ausgabestandard

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

Geben Sie immer an:

  • das Fehlermuster
  • die Ursachenhypothese
  • die Wiederherstellungsaktion
  • den Beweis, dass die Situation jetzt besser 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/claude-api

Anthropic Claude API patterns for Python and TypeScript. Covers Messages API, streaming, tool use, vision, extended thinking, batches, prompt caching, and Claude Agent SDK. Use when building applications with the Claude API or Anthropic SDKs.

affaan-m/everything-claude-code

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/everything-claude-code

End-to-end marketing campaign planning and execution. Covers audience research, positioning, campaign angle definition, landing page copy, email sequences, social posts, ad copy, short-form video scripts, and content calendars. Use as the orchestration layer for multi-channel product launches. Use when planning or executing a multi-channel product launch, or producing landing page, email, social, or ad copy.

affaan-m/everything-claude-code-conventions

Development conventions and patterns for everything-claude-code. JavaScript project with conventional commits.

affaan-m/frontend-design

Create distinctive, production-grade frontend interfaces with high design quality. Use when the user asks to build web components, pages, or applications and the visual direction matters as much as the code quality.

affaan-m/gget

gget CLI and Python workflow for quick genomic database queries, sequence lookup, BLAST-style searches, enrichment checks, and reproducible bioinformatics evidence logs.

affaan-m/literature-review

Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.

affaan-m/motion-ui

Production-ready UI motion system for React/Next.js. Use when implementing animations, transitions, or motion patterns.

affaan-m/project-guidelines-example

Example project-specific skill template based on a real production application.

affaan-m/pubmed-database

Direct PubMed and NCBI E-utilities search workflows for biomedical literature, MeSH queries, PMID lookup, citation retrieval, and API-backed literature monitoring.

affaan-m/scholar-evaluation

Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.

affaan-m/uspto-database

USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.

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.

Verwandte Skills