Was macht actions-debugger?
65+ echte GitHub Actions-Fehler, von Agenten abfragbar. MCP-Server + Copilot-Fähigkeiten + Fehlerdatenbank.
65+ echte GitHub Actions-Fehler, von Agenten abfragbar. MCP-Server + Copilot-Fähigkeiten + Fehlerdatenbank.
Das Skill 'htekdev/actions-debugger' bietet Entwicklern und KI-Agenten eine umfassende Datenbank mit über 65 echten GitHub Actions-Fehlern, die zur Fehleranalyse und -behebung genutzt werden kann. Es ist als MCP-Server (Model Context Protocol) sowie als Copilot-Fähigkeit implementiert und ermöglicht es Agenten, Fehler direkt abzufragen und detaillierte Lösungsvorschläge zu erhalten. Das Skill unterstützt moderne KI-gesteuerte Entwicklungsumgebungen, indem es den Zugriff auf eine kuratierte Sammlung realer Fehler aus GitHub Actions-Workflows ermöglicht. Es eignet sich besonders für Debugging-Szenarien, in denen Entwickler oder Agenten schnell häufige Fehler identifizieren und beheben möchten, ohne manuell in Foren oder Dokumentationen suchen zu müssen.
npx skills add htekdev/actions-debuggerInstalled? Explore more Recherche & Datenanalyse skills: affaan-m/uspto-database, affaan-m/scholar-evaluation, affaan-m/literature-review · View all 6 →
65+ echte GitHub Actions-Fehler, von Agenten abfragbar. MCP-Server + Copilot-Fähigkeiten + Fehlerdatenbank.
USPTO patent and trademark data workflow for official record lookup, PatentSearch queries, TSDR checks, assignment data, and reproducible IP research logs.
Structured scholarly-work evaluation for papers, proposals, literature reviews, methods sections, evidence quality, citation support, and research-writing feedback.
Systematic literature-review workflow for academic, biomedical, technical, and scientific topics, including search planning, source screening, synthesis, citation checks, and evidence logging.
The agent harness performance optimization system. Skills, instincts, memory, security, and research-first development for Claude Code, Codex, Opencode, Cursor and beyond.
Agent skill repository discovered by 10x-chat research.
Review backend code for quality, security, maintainability, and best practices based on established checklist rules. Use when the user requests a review, analysis, or improvement of backend files (e.g., `.py`) under the `api/` directory. Do NOT use for frontend files (e.g., `.tsx`, `.ts`, `.js`). Supports pending-change review, code snippets review, and file-focused review.