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investigador-de-depuración

Habilidad de agente especializada en investigación y depuración de errores.

¿Qué es investigador-de-depuración?

La habilidad 'debugging-investigator' del repositorio alphasafal/production-agent-skills está diseñada para asistentes de IA (como Claude Code, Cursor, Codex, etc.) que necesitan investigar y diagnosticar problemas en código fuente. Proporciona un flujo de trabajo estructurado para que el agente recopile información sobre errores, analice logs, examine trazas de pila, revise cambios recientes, formule hipótesis, ejecute pruebas controladas y documente hallazgos. La habilidad se activa cuando el usuario solicita ayuda para depurar o investigar un problema, y guía al agente paso a paso para reducir el espacio de búsqueda, validar suposiciones y proponer soluciones corregidas. Su utilidad principal radica en evitar que el agente realice cambios especulativos o incompletos, asegurando un proceso metódico y reproducible que puede ejecutarse en múltiples plataformas de desarrollo.

Compatible con~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/alphasafal/production-agent-skills/tree/main/skills/debugging-investigator

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Documentación

¿Qué hace investigador-de-depuración?

Habilidad de agente 'investigador-de-depuración' de alphasafal/production-agent-skills.

Descripción

Esta habilidad permite al agente investigar y depurar problemas en el código de manera sistemática. Cuando se activa, el agente:

  1. Recopila información inicial sobre el error o síntoma reportado.
  2. Revisa logs, trazas de pila y cambios recientes en el código.
  3. Formula hipótesis sobre la causa raíz.
  4. Ejecuta pruebas controladas para validar o descartar hipótesis.
  5. Documenta hallazgos y posibles soluciones.

Activación

La habilidad se activa cuando el usuario indica que necesita ayuda para depurar, investigar un fallo, entender un error o solucionar un problema en el código.

Uso

Simplemente describe el problema que enfrentas. El agente comenzará la investigación guiado por esta habilidad, siguiendo los pasos documentados para garantizar un proceso completo y reproducible.

Plataformas compatibles

  • Claude Code
  • Cursor
  • Codex
  • Cualquier agente que ejecute skills de tipo markdown

Detalles técnicos

  • Repositorio: alphasafal/production-agent-skills
  • Nombre interno: debugging-investigator
  • Formato: Markdown

Notas

Esta habilidad está diseñada para evitar cambios especulativos en el código. Sigue siempre el flujo de trabajo documentado antes de modificar cualquier archivo.

Individual skills in this repo

This repo contains 7 individual skills — each has its own dedicated page.

alphasafal/data-scientist

Runs an end-to-end structured tabular data science workflow: problem framing, schema/leakage/missingness checks, EDA, baseline before modeling, feature engineering, model comparison against the baseline, and error/slice analysis. Use when asked to analyze a dataset, build a predictive model, evaluate a model's performance, or investigate a data quality issue in tabular data. Do not use for pure data engineering/ETL with no analysis or modeling question, for unstructured data (images/audio/free text at scale) without a tabular framing, or when the task is answerable by a single summary statistic with no need for the full workflow — say so and just answer it.

alphasafal/feature-to-production

Agent skill 'feature-to-production' from alphasafal/production-agent-skills.

alphasafal/production-code-review

Agent skill 'production-code-review' from alphasafal/production-agent-skills.

alphasafal/product-manager

Agent skill 'product-manager' from alphasafal/production-agent-skills.

alphasafal/repo-architect

Agent skill 'repo-architect' from alphasafal/production-agent-skills.

alphasafal/research-to-decision

Turns research into an auditable technical or product decision: defines the decision and constraints, gathers evidence with sources, separates evidence from assumption, compares alternatives against explicit criteria, and produces an ADR. Use when choosing between technologies/approaches ("Kafka vs SQS", "build vs buy"), documenting the reasoning behind a decision already made, or when asked to "research this and recommend one." Do not use for implementing the chosen option (that's a separate skill), or for open-ended research with no decision to make at the end.

alphasafal/system-design-reviewer

Agent skill 'system-design-reviewer' from alphasafal/production-agent-skills.

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