Compétences debugging-toolkit-smart-debug
🔍

debugging-toolkit-smart-debug

Sûr

تشخيص مشكلات الإنتاج بمساعدة الذكاء الاصطناعي لتحليل الأسباب الجذرية

قلل متوسط وقت حل حوادث الإنتاج من خلال دمج سير عمل التصحيح المنهجي مع التعرف على الأنماط المدعوم بالذكاء الاصطناعي. احصل على توليد فرضيات منظم وربط بيانات المراقبة وتوصيات إصلاح مُتحقق منها.

Prend en charge: Claude Codex Code(CC)
🥉 75 Bronze
1

Télécharger le ZIP du skill

2

Importer dans Claude

Allez dans Paramètres → Capacités → Skills → Importer un skill

3

Activez et commencez à utiliser

Tester

Utilisation de "debugging-toolkit-smart-debug". أخطاء مهلة الخروج تؤثر على 5% من حركة المرور الإنتاجية، متقطعة

Résultat attendu:

  • ملخص المشكلة: مهلات معالجة الدفع تحدث في 5% من طلبات الخروج
  • الفرضية الأولى (75%): نمط استعلام N+1 في التحقق من طريقة الدفع - مدعوم بتحليل التتبع الذي يظهر 15+ استدعاء قاعدة بيانات متسلسلة
  • استراتيجية التصحيح: أضف سمات Span لعدد الاستعلامات ومعرف طريقة الدفع، انشر Canary لـ 10% من حركة المرور
  • التحقق: قارن المئينات الكمونية وعدد الاستعلامات بين مجموعات التحكم و Canary

Utilisation de "debugging-toolkit-smart-debug". تسرب ذايرة مشتبه به في معالج المهام الخلفية

Résultat attendu:

  • ملخص المشكلة: نمو تدريجي في الذاكرة في حاويات معالج المهام، إعادة تشغيل مطلوبة كل 6 ساعات
  • الفرضية الأولى (60%): نمو غير مقيد للذاكرة المخبأة بدون سياسة إخلاء
  • استراتيجية التصحيح: فعّل توصيف الكومة مع Pyroscope، التقط لقطات الكومة على فترات
  • التحقق: راقب اتجاهات ذاكرة RSS بعد تطبيق حدود حجم الذاكرة المخبأة

Audit de sécurité

Sûr
v1 • 2/24/2026

All static analysis findings were determined to be false positives. The flagged patterns are markdown syntax (backticks for inline code), YAML frontmatter, and documentation examples - not executable code. Line 23 uses backticks for file path reference in markdown. Lines 147-184 contain TypeScript documentation examples illustrating the debugging workflow. No actual command execution, cryptographic operations, or network reconnaissance code exists in this skill.

1
Fichiers analysés
200
Lignes analysées
0
résultats
1
Total des audits
Aucun problème de sécurité trouvé
Audité par: claude

Score de qualité

38
Architecture
100
Maintenabilité
87
Contenu
50
Communauté
100
Sécurité
100
Conformité aux spécifications

Ce que vous pouvez construire

فرز حوادث الإنتاج

تحليل سريع لتنبيهات الإنتاج الواردة وربط الأخطاء عبر الخدمات وتوليد فرضيات أولية لمهندبي الدور للاستقصاء

تحقيق أخطاء متقطعة

تطبيق تقنيات التصحيح الإحصائية لتحديد الأنماط في الأعطال التي تؤثر على نسبة صغيرة من المستخدمين أو الطلبات

تحليل السبب الجذري بعد الحادث

إعادة بناء مسارات التنفيذ وتحديد العوامل المساهمة وتوليد توصيات الوقاية لتوثيق الحوادث

Essayez ces prompts

تحليل الأخطاء الأساسي 
حلل هذا الخطأ وحدد السبب الجذري الأكثر ترجيحًا: [الصق رسالة الخطأ أو تتبع المكدس]. ضمّن المكون المتأثر وخطوة التصحيح الأولى الموصى بها.
توليد الفرضيات 
ولّد 3-5 فرضيات مصنفة لهذه المشكلة: [اشرح الأعراض]. لكل فرضية، قدّم درجة الاحتمالية والأدلة الداعمة المطلوبة وكيفية دحضها.
تصميم استعلام المراقبة 
صمّم استعلامات للتحقيق في [مشكلة محددة] عبر [اذكر المنصات: Sentry, DataDog, السجلات]. ضمّن فلاتر محددة ونطاقات زمنية ومفاتيح ارتباط لتحديد المستخدمين والأنماط المتأثرة.
خطة تصحيح آمنة للإنتاج 
أنشئ خطة تصحيح لـ [المشكلة] يمكن تنفيذها في الإنتاج دون التأثير على المستخدمين. ضمّن نقاط الأدوات وتصميم مفتاح الميزات واستراتيجية أخذ العينات ومعايير التراجع.

Bonnes pratiques

  • اربط دائمًا الأخطاء بالجداول الزمنية للنشر لتحديد التغييرات الحديثة كأسباب محتملة
  • استخدم أدوات مشروطة ومفاتيح ميزات لتمكين تسجيل التصحيح لمجموعات مستخدمين محددة دون التأثير على أداء النظام العام
  • وثّق عملية اختبار الفرضية الكاملة بما في ذلك الفرضيات المرفوضة لمنع المحققين المستقبليين من تكرار نفس المسارات

Éviter

  • إضافة تسجيل مفرط بدون أخذ عينات أو تحديد معدل، مما يسبب زيادات في حجم السجلات تحجب الإشارة
  • محاولة إعادة إنتاج مشكلات الإنتاج المعقدة في التطوير دون جمع بيانات مراقبة كافية أولاً
  • تنفيذ الإصلاحات دون وضع معايير نجاح واضحة وخطط تراجع قبل النشر

Foire aux questions

ما منصات المراقبة التي تدعمها هذه المهارة؟
سير العمل مستقل عن المنصة وينطبق على أي أداة مراقبة. تشمل التكاملات الشائعة Sentry و DataDog و New Relic و Dynatrace و Jaeger و Zipkin و Honeycomb و ELK stack و Splunk و Loki و Pyroscope و LogRocket و FullStory.
هل يمكن لهذه المهارة الوصول مباشرة إلى أنظمة الإنتاج الخاصة بي؟
لا. توفر هذه المهارة التوجيه والتحليل فقط. أنت تتحكم في جميع الوصول إلى منصات المراقبة وتنفذ جميع أوامر التصحيح. تساعدك المهارة على صياغة الاستعلامات وتفسير النتائج وتخطيط الخطوات التالية.
كيف أتعامل مع البيانات الحساسة في سجلات الأخطاء أثناء التصحيح؟
استخدم تسجيلًا محكومًا بمفاتيح الميزات لتمكين مخرجات التصحيح فقط لمستخدمي اختبار محددين أو حسابات داخلية. تأكد من تنظيف السجلات من البيانات الشخصية قبل التحليل. فكّر في استخدام تقنيات آمنة للإنتاج مثل نقاط تصحيح للقراءة فقط مع مصادقة.
ماذا لو كانت جميع الفرضيات المولدة بالذكاء الاصطناعي غير صحيحة؟
يتضمن سير العمل معايير دحض لكل فرضية. إذا تم استبعاد جميع الفرضيات الأولية، استخدم الأدلة المُجمّعة لتوليد فرضيات جديدة. يضمن النهج المنهجي بناء المعرفة حتى من النتائج السلبية.
كيف أعرف متى أصعّد بدل الاستمرار في التحقيق؟
صعِّد عندما: يتجاوز التأثير عتبة سلطتك، يمتد السبب الجذري عبر فرق متعددة، يتطلب الإصلاح تغييرات معمارية، أو يتجاوز التحقيق ميزانية الوقت. وثّق جميع النتائج قبل التسليم.
هل يمكن لهذه المهارة المساعدة في الوقاية بعد نشر الإصلاح؟
نعم. يتضمن سير العمل خطوات الوقاية: توليد اختبارات الانحدار بمساعدة الذكاء الاصطناعي، وتحديثات قاعدة المعرفة مع توثيق السبب الجذري، وإعداد المراقبة والتنبيه للمشكلات المماثلة، وتحديثات كتيبات التشغيل للحوادث المستقبلية.

Détails du développeur

Auteur

sickn33

Licence

MIT

Dépôt

https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills/tree/main/skills/debugging-toolkit-smart-debug

Réf

main

Structure de fichiers

📄 SKILL.md