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depuração

Diagnostique a sessão atual do OMC ou o estado do repositório usando logs, rastreamentos, estado e reprodução focada.

O que é depuração?

A habilidade de depuração foi projetada para ajudar usuários a diagnosticar problemas em sessões OMC/Claude-Code, incluindo quebras de fluxo de trabalho e comportamentos confusos em tempo de execução. Seu objetivo é encontrar rapidamente o sinal real de falha e explicar a próxima etapa corretiva. O fluxo de trabalho envolve ler atentamente a descrição do problema do usuário, inspecionar evidências locais relevantes (como ferramentas de rastreamento e estado, notepad/memória do projeto e testes ou comandos com falha), reproduzir o problema de forma restrita quando possível, distinguir sintomas da causa raiz e recomendar a menor próxima etapa de correção ou verificação. As regras incluem preferir evidências reais em vez de suposições, usar superfícies de rastreamento/estado quando o problema envolve orquestração, hooks ou fluxo do agente, informar claramente se o problema é um bug de produto/tempo de execução em vez de código do aplicativo, e não prescrever reescritas amplas antes de isolar a falha. A saída deve incluir a falha observada, hipótese de causa raiz, evidências para essa hipótese e a menor próxima ação.

Funciona com✓Claude Code~Codex CLI~Cursor
npx skills add https://github.com/Yeachan-Heo/oh-my-claudecode/tree/main/skills/debug

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Documentação

O que depuração faz?

Use esta habilidade quando o usuário quiser ajuda para diagnosticar um problema da sessão atual do OMC/Claude-Code, uma quebra de fluxo de trabalho ou comportamento confuso em tempo de execução.

Objetivo

Encontrar rapidamente o sinal real de falha e explicar a próxima etapa corretiva.

Fluxo de Trabalho

  1. Leia atentamente a descrição do problema do usuário.
  2. Inspecione primeiro as evidências locais mais relevantes:
    • ferramentas de rastreamento
    • ferramentas de estado
    • notepad / memória do projeto quando relevante
    • testes ou comandos com falha
  3. Reproduza o problema de forma restrita, se possível.
  4. Distinga sintomas da causa raiz.
  5. Recomende a menor próxima etapa de correção ou verificação.

Regras

  • Prefira evidências reais em vez de suposições.
  • Use as superfícies de rastreamento/estado quando o problema envolver orquestração, hooks ou fluxo do agente.
  • Se o problema for, na verdade, um bug de produto/tempo de execução, em vez de código do aplicativo, informe isso claramente.
  • Não prescreva reescritas amplas antes de isolar a falha.

Saída

  • Falha observada
  • Hipótese de causa raiz
  • Evidências para essa hipótese
  • Menor próxima ação

Individual skills in this repo

This repo contains 20 individual skills — each has its own dedicated page.

agent-doc-discipline

Writing-time discipline for documents agents consume (the five surfaces, specs, tickets, .omc/skills/) — every rule checkable and carrying a why, steps before reference, one meaning in one home, no restating what the environment already says. Mandatory at drydock seed generation and the launch C5 sediment pass; opt-in for any other agent-facing doc edit. The companion of minimal-code-discipline: that one disciplines code, this one disciplines papers.

ai-slop-cleaner

Clean AI-generated code slop with a regression-safe, deletion-first workflow and optional reviewer-only mode

ask

Process-first advisor routing for Claude, Codex, Gemini, Antigravity, Grok, or Cursor via `omc ask`, with artifact capture and no raw CLI assembly

ask-navigator

Shipyard

autopilot

Full autonomous execution from idea to working code

autoresearch

Stateful single-mission improvement loop with strict evaluator contract, markdown decision logs, and max-runtime stop behavior

cancel

Cancel any active OMC mode (autopilot, ralph, ultragoal, swarm, ultrapilot, pipeline, team) and clean up retired legacy state

configure-notifications

Configure notification integrations (Telegram, Discord, Slack) via natural language

deepinit

Deep codebase initialization with hierarchical AGENTS.md documentation

deep-interview

Socratic deep interview with mathematical ambiguity gating before explicit execution approval

drydock

Lay the keel of the shipyard harness in any repo — the 4-pillar shared environment (Context, Rules, Tools, Standards) across 5 surfaces (CLAUDE.md, skills, design-system, mcp/cli, shared context) so that every human and agent inherits the same design language and anyone can ship. Run once per repo; re-run with --check to audit drift.

execute

Carry an approved task through to working, verified code

external-context

Invoke parallel document-specialist agents for external web searches and documentation lookup

graph

Deterministic orchestration graph runtime - declarative DAG pipelines with journal-based crash recovery

harbor

Harbor intake for external work — the captain only handles unresolved decisions. Sweeps incoming issues and PRs, verifies every claim before disposition, reuses every decision already made, and hands the maintainer a docket whose pending items each carry one question with options, recommendation, impact and evidence. Agent-autonomous for facts and for actions covered by standing authorization; signed for every new judgment. Never merges.

hud

Configure HUD display options (layout, presets, display elements)

launch

Shipyard

loft

Loft the shape before cutting steel — answer a design question that prose cannot settle by building a throwaway artifact: a pure logic module in a clickable shell, or structurally different UI variants behind one route. The captain reacts to the artifact; the answer folds into the decision; the artifact never docks. Use when a design question stalls in words, when a navigator map carries a loft ticket, or when a spec discussion reaches

minimal-code-discipline

YAGNI-ladder coding discipline for writing changes — existence-first, reuse before writing, dependency ladder, shortest correct diff, with non-negotiables that must never be minimized away

omc-doctor

Diagnose and fix oh-my-claudecode installation issues

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