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Depuración de Introspección de Agente

Flujo de trabajo estructurado de auto-depuración para fallos de agentes de IA mediante captura, diagnóstico, recuperación controlada e informes de introspección. Úsalo cuando una ejecución de agente falle y necesites un diagnóstico reproducible en lugar de un reintento.

¿Qué es Depuración de Introspección de Agente?

Esta habilidad proporciona un flujo de trabajo sistemático de cuatro fases para que los agentes de IA se depuren a sí mismos ante fallos repetitivos, evitando reintentos ciegos. Es útil para agentes como Claude Code, Cursor y Codex, y se activa ante bucles de herramientas, desbordamiento de contexto, errores de entorno o degradación de la calidad. El flujo incluye: captura precisa del fallo (tipo, traza, secuencia de herramientas, presión de contexto), diagnóstico con patrones predefinidos como llamadas repetitivas, cuotas agotadas o archivos faltantes, recuperación controlada con acciones mínimas como verificar el estado real o reducir el alcance, y un informe estructurado que documenta la causa raíz y la acción tomada. El objetivo es convertir fallos opacos en diagnósticos reproducibles y reducción de tokens desperdiciados.

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

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Documentación

¿Qué hace Depuración de Introspección de Agente?

Usa esta habilidad cuando una ejecución de agente esté fallando repetidamente, consumiendo tokens sin progreso, en bucle en las mismas herramientas o desviándose de la tarea prevista.

Esta es una habilidad de flujo de trabajo, no un runtime oculto. Enseña al agente a depurarse sistemáticamente antes de escalar a un humano.

Cuándo activarla

  • Límite máximo de llamadas a herramientas / fallos de bucle
  • Reintentos repetidos sin avance
  • Crecimiento del contexto o deriva del prompt que comienza a degradar la calidad de la salida
  • Desajuste entre el estado esperado y real del sistema de archivos o entorno
  • Fallos de herramientas que probablemente se puedan recuperar con diagnóstico y una acción correctiva pequeña

Límites del alcance

Activa esta habilidad para:

  • capturar el estado de fallo antes de reintentar a ciegas
  • diagnosticar patrones de fallo comunes específicos de agentes
  • aplicar acciones de recuperación controladas
  • producir un informe de depuración estructurado y legible por humanos

No uses esta habilidad como fuente principal para:

  • verificación de funcionalidad después de cambios de código; usa verification-loop
  • depuración específica de un framework cuando ya existe una habilidad ECC más específica
  • promesas de runtime que el harness actual no pueda aplicar automáticamente

Bucle de Cuatro Fases

Fase 1: Captura de Fallo

Antes de intentar recuperarte, registra el fallo con precisión.

Captura:

  • tipo de error, mensaje y traza de pila cuando esté disponible
  • última secuencia significativa de llamadas a herramientas
  • qué intentaba hacer el agente
  • presión actual del contexto: prompts repetidos, registros pegados sobredimensionados, planes duplicados o notas descontroladas
  • suposiciones actuales del entorno: cwd, rama, estado relevante del servicio, archivos esperados

Plantilla mínima de captura:

## Captura de Fallo
- Sesión / tarea:
- Objetivo en curso:
- Error:
- Último paso exitoso:
- Última herramienta / comando fallido:
- Patrón repetido observado:
- Suposiciones del entorno a verificar:

Fase 2: Diagnóstico de Causa Raíz

Relaciona el fallo con un patrón conocido antes de cambiar nada.

PatrónCausa ProbableVerificar
Máximo de llamadas a herramientas / mismo comando repetidobucle o ruta observadora sin salidainspeccionar las últimas N llamadas a herramientas en busca de repetición
Desbordamiento de contexto / razonamiento degradadonotas sin límite, planes repetidos, registros sobredimensionadosinspeccionar el contexto reciente en busca de duplicación y gran volumen de baja señal
ECONNREFUSED / tiempo de espera agotadoservicio no disponible o puerto incorrectoverificar estado del servicio, URL y suposiciones de puerto
429 / cuota agotadatormenta de reintentos o falta de retrocesocontar llamadas repetidas e inspeccionar el espaciado de reintentos
archivo faltante después de escritura / diff obsoletocondición de carrera, cwd incorrecto o deriva de ramare-verificar ruta, cwd, estado de git y existencia real del archivo
pruebas siguen fallando después de "arreglo"hipótesis incorrectaaislar la prueba exacta que falla y derivar de nuevo el error

Preguntas de diagnóstico:

  • ¿es un fallo lógico, de estado, de entorno o de política?
  • ¿perdió el agente el objetivo real y comenzó a optimizar la subtarea equivocada?
  • ¿es el fallo determinista o transitorio?
  • ¿cuál es la acción reversible más pequeña que validaría el diagnóstico?

Fase 3: Recuperación Controlada

Recupérate con la acción más pequeña que cambie la superficie de diagnóstico.

Acciones de recuperación seguras:

  • detener reintentos repetidos y reafirmar la hipótesis
  • recortar contexto de baja señal y mantener solo el objetivo activo, los bloqueos y la evidencia
  • re-verificar el estado real del sistema de archivos / rama / proceso
  • reducir la tarea a un comando fallido, un archivo o una prueba
  • cambiar de razonamiento especulativo a observación directa
  • escalar a un humano cuando el fallo sea de alto riesgo o esté bloqueado externamente

No afirmes acciones de auto-recuperación no compatibles como "restablecer estado del agente" o "actualizar configuración del harness" a menos que realmente las estés realizando a través de herramientas reales en el entorno actual.

Lista de verificación de recuperación controlada:

## Acción de Recuperación
- Diagnóstico elegido:
- Acción más pequeña tomada:
- Por qué es segura:
- Qué evidencia probaría que la corrección funcionó:

Fase 4: Informe de Introspección

Termina con un informe que haga legible la recuperación para el próximo agente o humano.

## Informe de Auto-Depuración del Agente
- Sesión / tarea:
- Fallo:
- Causa raíz:
- Acción de recuperación:
- Resultado: éxito | parcial | bloqueado
- Riesgo de consumo de tokens / tiempo:
- Seguimiento necesario:
- Cambio preventivo a codificar después:

Heurísticas de Recuperación

Prefiere estas intervenciones en orden:

  1. Reafirmar el objetivo real en una frase.
  2. Verificar el estado del mundo en lugar de confiar en la memoria.
  3. Reducir el alcance del fallo.
  4. Ejecutar una verificación discriminante.
  5. Solo entonces reintentar.

Patrón malo:

  • reintentar la misma acción tres veces con redacción ligeramente diferente

Patrón bueno:

  • capturar fallo
  • clasificar el patrón
  • ejecutar una verificación directa
  • cambiar el plan solo si la verificación lo respalda

Integración con ECC

  • Usa verification-loop después de la recuperación si se modificó código.
  • Usa continuous-learning-v2 cuando el patrón de fallo merezca convertirse en un instinto o habilidad posterior.
  • Usa council cuando el problema no sea un fallo técnico sino ambigüedad en la decisión.
  • Usa workspace-surface-audit si el fallo provino de un estado local conflictivo o deriva del repositorio.

Estándar de Salida

Cuando esta habilidad esté activa, no termines solo con "lo arreglé".

Siempre proporciona:

  • el patrón de fallo
  • la hipótesis de causa raíz
  • la acción de recuperación
  • la evidencia de que la situación ahora está mejor o aún bloqueada

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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