Communitygithub.com

introspection-débogage-agent

Processus structuré d'auto-débogage pour les défaillances d'agent IA, utilisant la capture, le diagnostic, la récupération contrôlée et les rapports d'introspection. À utiliser lorsqu'une exécution d'agent échoue et que vous avez besoin d'un diagnostic reproductible au lieu d'une simple relance.

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

Cette compétence définit un processus structuré d'auto-débogage pour les agents IA, destiné à être utilisé lorsque les exécutions échouent de manière répétée, consomment des tokens sans progression, bouclent sur les mêmes outils ou dérivent de leur tâche initiale. Elle fonctionne comme un workflow de diagnostic en quatre phases : capture de l'échec, diagnostic de la cause racine, récupération contrôlée et production d'un rapport d'introspection lisible par un humain ou un autre agent. Cette compétence est utile car elle remplace les relances aveugles par un processus reproductible, permettant d'économiser des tokens et d'éviter des cycles de défaillance coûteux. Elle est compatible avec tous les environnements d'agents textuels (comme Claude Code, Cursor, Codex) et s'intègre avec d'autres compétences ECC telles que la boucle de vérification, l'apprentissage continu et l'audit de surface de travail. L'approche encourage à capturer précisément l'état de l'échec avant toute tentative de correction, à classifier le problème selon des schémas connus (boucle infinie, dépassement de contexte, erreurs réseau, etc.), à appliquer l'action corrective la plus petite possible, et à documenter l'ensemble du processus pour faciliter le suivi et l'apprentissage futur.

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

Demander à votre IA préférée

Ouvre une nouvelle conversation avec cette compétence d'agent déjà préchargée.

Documentation

Introspection-Débogage Agent

Utilisez cette compétence lorsqu'une exécution d'agent échoue de manière répétée, consomme des tokens sans progression, boucle sur les mêmes outils ou dérive 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 faire appel à un humain.

Quand activer

  • Limite maximale d'appels d'outils / boucles atteinte
  • Relances répétées sans progression
  • Croissance du contexte ou dérive des instructions qui dégrade la qualité des résultats
  • Décalage entre l'état supposé du système de fichiers ou de l'environnement et la réalité
  • Échecs d'outils probablement récupérables avec un diagnostic et une action corrective réduite

Périmètre

Activez cette compétence pour :

  • capturer l'état de l'échec avant de relancer aveuglément
  • diagnostiquer les schémas d'échec courants spécifiques aux agents
  • appliquer des actions de récupération limitées
  • 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 ciblée existe déjà
  • les promesses d'exécution que le harnais actuel ne peut pas appliquer automatiquement

Boucle en quatre phases

Phase 1 : Capture de l'échec

Avant d'essayer de récupérer, enregistrez précisément l'échec.

Capturez :

  • le type d'erreur, le message et la trace de pile si disponible
  • la dernière séquence significative d'appels d'outils
  • ce que l'agent essayait de faire
  • la pression actuelle sur le contexte : invites répétées, logs volumineux collés, plans dupliqués ou notes incontrôlées
  • les hypothèses sur l'environnement : répertoire de travail, branche, état des services concernés, fichiers attendus

Modèle de capture minimal :

## Capture de l'échec
- Session / tâche :
- Objectif en cours :
- Erreur :
- Dernière étape réussie :
- Dernier outil / commande en échec :
- Schéma répété observé :
- Hypothèses sur l'environnement à vérifier :

Phase 2 : Diagnostic de la cause racine

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

SchémaCause probableVérification
Nombre maximal d'appels d'outils / même commande répétéeBoucle ou chemin d'observation sans sortieInspectez les N derniers appels d'outils pour détecter une répétition
Dépassement de contexte / raisonnement dégradéNotes non limitées, plans répétés, logs volumineuxInspectez le contexte récent à la recherche de duplication et de données peu significatives
ECONNREFUSED / délai d'attenteService indisponible ou port erronéVérifiez l'état du service, l'URL et les hypothèses de port
429 / quota épuiséTempête de relances ou absence de backoffComptez les appels répétés et inspectez l'espacement des relances
Fichier manquant après écriture / diff obsolèteCondition de concurrence, mauvais répertoire de travail ou dérive de brancheRevérifiez le chemin, le répertoire de travail, le statut git et l'existence réelle du fichier
Tests toujours en échec après "correction"Mauvaise hypothèseIsolez le test exact en échec et redéduisez le bogue

Questions de diagnostic :

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

Phase 3 : Récupération contrôlée

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

Actions de récupération sûres :

  • arrêtez les relances répétées et reformulez l'hypothèse
  • réduisez le contexte peu pertinent et ne conservez que l'objectif actif, les obstacles et les preuves
  • revérifiez l'état réel du système de fichiers / de la branche / du processus
  • réduisez la tâche à une seule commande en échec, un seul fichier ou un seul test
  • passez du raisonnement spéculatif à l'observation directe
  • faites appel à un humain lorsque l'échec est à haut risque ou bloqué de manière externe

N'affirmez pas des actions de récupération non supportées comme "réinitialiser l'état de l'agent" ou "mettre à jour la configuration du harnais" à moins de les effectuer réellement via des outils réels dans l'environnement actuel.

Liste de vérification pour la récupération contrôlée :

## Action de récupération
- Diagnostic choisi :
- Plus petite action entreprise :
- 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 de l'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 ultérieurement :

Heuristiques de récupération

Privilégiez ces interventions dans l'ordre :

  1. Reformulez l'objectif réel en une phrase.
  2. Vérifiez l'état du monde au lieu de faire confiance à la mémoire.
  3. Réduisez le périmètre de l'échec.
  4. Exécutez une seule vérification discriminante.
  5. Relancez seulement ensuite.

Mauvais schéma :

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

Bon schéma :

  • capturer l'échec
  • classifier le schéma
  • exécuter une vérification directe
  • modifier le plan uniquement si la vérification le justifie

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 conflit d'état local ou d'une dérive du dépôt.

Standard de sortie

Lorsque cette compétence est active, ne terminez pas uniquement par "J'ai corrigé".

Fournissez toujours :

  • le schéma d'échec
  • l'hypothèse de cause racine
  • l'action de récupération
  • la preuve que la situation s'est améliorée ou est 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/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.

Skills associés