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introspection-débogage-agent

Workflow structuré d'auto-débogage pour les défaillances d'agents IA utilisant la capture, le diagnostic, la récupération contenue et les rapports d'introspection. À utiliser lorsqu'une exécution d'agent échoue et que vous avez besoin d'un diagnostic reproductible plutôt que d'une nouvelle tentative.

Qu'est-ce que introspection-débogage-agent ?

Cette compétence fournit un workflow systématique en quatre phases que les agents IA (tels que Claude Code, Cursor ou Codex) peuvent suivre lorsqu'ils rencontrent des échecs répétés, des boucles infinies ou une dégradation de la qualité. Elle est conçue pour transformer des défaillances d'exécution souvent frustrantes en processus diagnostiques clairs et reproductibles. Le workflow commence par une capture précise de l'état d'échec, suivie d'un diagnostic de cause racine basé sur des schémas d'erreur courants (boucles, débordement de contexte, timeouts, quotas, etc.). Ensuite, une étape de récupération contenue applique l'action la plus petite possible pour valider le diagnostic, avant de produire un rapport d'introspection lisible par l'humain ou un autre agent. Cette compétence est utile car elle évite les nouvelles tentatives aveugles et coûteuses en tokens, tout en documentant la défaillance pour l'apprentissage futur. Elle s'intègre également avec d'autres compétences comme `verification-loop` pour la vérification de code ou `continuous-learning-v2` pour l'apprentissage continu.

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

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Documentation

Introspection Débogage Agent

Utilisez cette compétence lorsqu'une exécution d'agent échoue de manière répétée, consomme des tokens sans progrès, boucle sur les mêmes outils ou s'éloigne de la tâche prévue.

Il s'agit d'une compétence de workflow, non d'un runtime caché. Elle apprend à l'agent à se déboguer systématiquement avant de solliciter un humain.

Quand Activer

  • Limite maximale d'appels d'outils / boucles atteinte
  • Nouvelles tentatives répétées sans avancement
  • Croissance du contexte ou dérive de l'invite qui dégrade la qualité des résultats
  • Écart entre l'état attendu et réel du système de fichiers ou de l'environnement
  • Échecs d'outils probablement récupérables avec un diagnostic et une action corrective mineure

Périmètre

Activez cette compétence pour :

  • capturer l'état d'échec avant de réessayer aveuglément
  • diagnostiquer les schémas d'échec courants spécifiques aux agents
  • appliquer des actions de récupération contenues
  • produire un rapport de débogage structuré et lisible par un humain

N'utilisez pas cette compétence comme source principale pour :

  • la vérification des fonctionnalités après des modifications de code ; utilisez verification-loop
  • le débogage spécifique à un framework lorsqu'une compétence ECC plus étroite existe déjà
  • les promesses d'exécution que le harnais actuel ne peut pas appliquer automatiquement

Boucle en Quatre Phases

Phase 1 : Capture d'Échec

Avant de tenter de récupérer, enregistrez précisément l'échec.

Capturez :

  • le type d'erreur, le message et la trace de pile si disponible
  • la dernière séquence d'appels d'outils significative
  • ce que l'agent essayait de faire
  • la pression actuelle sur le contexte : invites répétées, journaux collés surdimensionnés, plans dupliqués ou notes hors de contrôle
  • les hypothèses d'environnement actuelles : répertoire de travail, branche, état du service concerné, fichiers attendus

Modèle de capture minimal :

## Capture d'Échec
- Session / tâche :
- Objectif en cours :
- Erreur :
- Dernière étape réussie :
- Dernier outil / commande ayant échoué :
- Schéma répété observé :
- Hypothèses d'environnement à vérifier :

Phase 2 : Diagnostic de Cause Racine

Faites correspondre l'échec à un schéma connu avant de modifier quoi que ce soit.

SchémaCause probableVérification
Appels d'outils maximum / même commande répétéeboucle ou chemin d'observateur sans sortieinspecter les N derniers appels d'outils pour détecter une répétition
Débordement de contexte / raisonnement dégradénotes non limitées, plans répétés, journaux surdimensionnésinspecter le contexte récent pour des duplications et du volume à faible signal
ECONNREFUSED / timeoutservice indisponible ou mauvais portvérifier l'état du service, l'URL et les hypothèses de port
429 / quota épuisétempête de nouvelles tentatives ou absence de backoffcompter les appels répétés et inspecter l'espacement des tentatives
fichier manquant après écriture / diff obsolètecondition de course, mauvais répertoire de travail ou dérive de brancherevérifier le chemin, le répertoire de travail, l'état git et l'existence réelle du fichier
tests toujours en échec après « correction »mauvaise hypothèseisoler le test exact qui échoue et redériver le bogue

Questions de diagnostic :

  • s'agit-il d'un échec logique, d'un échec d'état, d'un échec d'environnement ou d'un échec de politique ?
  • l'agent a-t-il perdu l'objectif réel et a-t-il commencé à optimiser la mauvaise sous-tâche ?
  • l'échec est-il déterministe ou transitoire ?
  • quelle est la plus petite action réversible qui validerait le diagnostic ?

Phase 3 : Récupération Contenue

Récupérez avec la plus petite action qui modifie la surface de diagnostic.

Actions de récupération sûres :

  • arrêter les tentatives répétées et reformuler l'hypothèse
  • réduire le contexte à faible signal et ne conserver que l'objectif actif, les obstacles et les preuves
  • revérifier l'état réel du système de fichiers / de la branche / du processus
  • réduire la tâche à une seule commande en échec, un seul fichier ou un seul test
  • passer du raisonnement spéculatif à l'observation directe
  • solliciter un humain lorsque l'échec est à haut risque ou bloqué par une cause externe

Ne prétendez pas à des actions d'auto-guérison non prises en charge comme « réinitialiser l'état de l'agent » ou « mettre à jour la configuration du harnais » à moins de les exécuter réellement via des outils réels dans l'environnement actuel.

Liste de vérification de la récupération contenue :

## Action de Récupération
- Diagnostic choisi :
- Plus petite action effectuée :
- Pourquoi c'est sûr :
- Quelle preuve prouverait que la correction a fonctionné :

Phase 4 : Rapport d'Introspection

Terminez par un rapport qui rend la récupération compréhensible pour l'agent suivant ou un humain.

## Rapport d'Auto-Débogage Agent
- Session / tâche :
- Échec :
- Cause racine :
- Action de récupération :
- Résultat : succès | partiel | bloqué
- Risque de consommation de tokens / temps :
- Suivi nécessaire :
- Changement préventif à encoder plus tard :

Heuristiques de Récupération

Privilégiez ces interventions dans l'ordre :

  1. Reformuler l'objectif réel en une phrase.
  2. Vérifier l'état du monde au lieu de faire confiance à la mémoire.
  3. Réduire le périmètre en échec.
  4. Effectuer une vérification discriminante.
  5. Ensuite seulement, réessayer.

Mauvais schéma :

  • réessayer la même action trois fois avec un libellé légèrement différent

Bon schéma :

  • capturer l'échec
  • classer le schéma
  • effectuer une vérification directe
  • modifier le plan uniquement si la vérification le soutient

Intégration avec ECC

  • Utilisez verification-loop après la récupération si du code a été modifié.
  • Utilisez continuous-learning-v2 lorsque le schéma d'échec mérite d'être transformé en instinct ou en compétence ultérieure.
  • Utilisez council lorsque le problème n'est pas un échec technique mais une ambiguïté de décision.
  • Utilisez workspace-surface-audit si l'échec provient d'un état local conflictuel ou d'une dérive du dépôt.

Standard de Sortie

Lorsque cette compétence est active, ne terminez pas uniquement par « Je l'ai corrigé ».

Fournissez toujours :

  • le schéma d'échec
  • l'hypothèse de cause racine
  • l'action de récupération
  • la preuve que la situation est maintenant meilleure ou toujours bloquée

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

Skills associés