Statusnone420/agent-skills

Encontra causas raiz de bugs difíceis, testes instáveis e regressões de desempenho com um ciclo de reprodução enxuto. Use quando um bug resistir a uma correção rápida ou não reproduzir. Não é para erros óbvios.

O que é agent-skills?

Esta skill fornece uma metodologia sistemática para diagnosticar bugs complexos, testes flaky e regressões de performance. Ela é especialmente útil quando uma correção rápida não funciona ou quando o bug é intermitente. A skill suporta o uso com qualquer agente de IA ou ferramenta de linha de comando, seguindo um loop de seis passos: reproduzir, minimizar, formular hipóteses, sondar, travar a correção e limpar. Ela enfatiza a criação de um sinal de aprovação/reprovação rápido e específico antes de formar teorias fortes, e inclui regras para evitar suposições, como parar após duas tentativas de correção falhas e exigir medição de linha de base para regressões de desempenho. A skill também orienta a remoção de segredos de comandos, saídas e artefatos salvos, garantindo a segurança durante o diagnóstico.

Funciona com~Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/Statusnone420/agent-skills/tree/HEAD/adapters/claude/plugins/agent-skills/skills/diagnosing-bugs

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Documentação

Diagnosticando Bugs

Construa um sinal de aprovação/reprovação rápido e específico antes de formar uma teoria forte. Remova segredos de comandos, saída, rastreamentos e artefatos salvos.

Ciclo

  1. Reproduzir. Escreva um comando que atinja o sintoma exato do usuário e possa falhar com esse bug. Se não existir um reprodutor enxuto, leia references/feedback-loop.md.
  2. Minimizar. Remova entradas, etapas, chamadores e configuração um de cada vez. Mantenha apenas o que a falha precisa.
  3. Formular hipóteses. Escreva de 3 a 5 causas falsificáveis, ranqueadas. Para cada uma, nomeie a observação que a confirmaria ou rejeitaria.
  4. Sondar. Altere uma variável de cada vez. Prefira um depurador ou instrumentação focada nos limites. Marque logs temporários com um prefixo único [DEBUG-...].
  5. Travar a correção. Transforme a menor reprodução real em um teste de regressão com falha na costura pública correta. Aplique a menor correção. Reexecute o teste e a reprodução original.
  6. Limpar. Remova instrumentação e gabaritos temporários. Reporte a causa, evidência, correção e qualquer lacuna de cobertura restante.

Regras

  • Após duas tentativas de correção falhas, pare. Reavalie a hipótese ou o design antes de tentar outro patch. Não empilhe palpites.
  • Para uma regressão de desempenho, meça uma linha de base e faça perfil ou bissecção antes de alterar o código. Logs sozinhos não são um diagnóstico de desempenho.
  • Se não existir uma costura de teste correta, diga isso. Após a correção, use $codebase-design para julgar se a costura ausente precisa de trabalho estrutural.
  • Reivindique sucesso apenas quando o sintoma original desaparecer e a verificação de regressão for aprovada.

Individual skills in this repo

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