issue-review
Probleme mit einem systematischen Fünf-Agenten-Ansatz analysieren
Das Debuggen komplexer Probleme erfordert oft mehrere Perspektiven und tiefgreifende Analysen. Dieser Skill orchestriert fünf spezialisierte KI-Agenten, um Probleme systematisch zu untersuchen, Ursachen zurückzuverfolgen und umsetzbare Lösungen bereitzustellen.
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テストする
「issue-review」を使用しています。 Benutzer melden Anmeldefehler nach dem gestrigen Deployment. Error-Logs zeigen 'authentication timeout'-Meldungen.
期待される結果:
- Ursache: Erschöpfung des Datenbankverbindungspools im Authentifizierungsdienst
- Ort: auth-service/db/pool.js:45-67
- Konfidenz: 85%
- Lösung: Erhöhe die Verbindungspoolgröße von 10 auf 50 Verbindungen
- Kürzliche Änderung: Deployment #1423 reduzierte Poolgröße (commit abc123)
「issue-review」を使用しています。 API gibt intermittierend 500-Fehler zurück. Kürzliche Änderungen beinhalteten Upgrade von Express von 4.17 auf 4.21.
期待される結果:
- Ursache: Middleware-Reihenfolgeänderung in Express 4.21 verursacht Race Condition bei der Request-Verarbeitung
- Ort: src/middleware/auth.ts:28-35
- Konfidenz: 78%
- Lösung: Ordne Middleware neu an, um Auth vor Request-Logging anzuwenden
- Beweis: Stack Traces zeigen Fehler, die von undefinierten Request-Eigenschaften ausgehen
「issue-review」を使用しています。 Speichernutzung steigt auf 95% nach 4 Stunden Laufzeit. Keine neuen Deployments in der letzten Woche.
期待される結果:
- Ursache: Event-Listener-Leak im WebSocket-Verbindungshandler
- Ort: src/services/websocket.ts:112-145
- Konfidenz: 82%
- Lösung: Füge Verbindungsbereinigung im Disconnect-Handler hinzu und verwende WeakMap für Listener-Tracking
- Beweis: Heap-Snapshots zeigen akkumulierte Listener-Referenzen über Zeit
セキュリティ監査
安全This is a pure prompt-based skill with no code execution, file access, or network capabilities. It only defines AI agent workflows for systematic issue analysis. All 45 static findings are false positives: Chinese text was misidentified as cryptographic code, markdown code block delimiters were flagged as shell execution, and metadata fields were treated as network indicators.
リスク要因
🌐 ネットワークアクセス (1)
⚙️ 外部コマンド (25)
品質スコア
作れるもの
Untersuchung von Produktionsproblemen
Systematische Analyse von Produktionsfehlern durch Koordinierung mehrerer Untersuchungsansätze einschließlich Code-Analyse, kürzlicher Änderungen und Log-Prüfung.
Ursachenanalyse bei Vorfällen
Schnelle Identifizierung der Ursachen von Systemvorfällen durch kooperative Agentenuntersuchung von Logs, kürzlichen Deployments und Konfigurationsänderungen.
Analyse von Fehlerberichten
Tiefgehende Untersuchung komplexer Fehlerberichte zum Verständnis von Fehlermustern, Identifizierung von Code-Stellen und Vorschlägen für gezielte Korrekturen.
これらのプロンプトを試す
Analysiere dieses Produktionsproblem: [beschreibe Symptome, Fehlermeldungen, betroffene Benutzer]. Verwende den systematischen Ansatz, um die Ursache zu finden.
Untersuche diesen Fehler: [beschreibe Verhalten, erwartet vs. tatsächlich, Reproduktionsschritte]. Hilf mir zu verstehen, was ihn verursacht.
Analysiere dieses Leistungsproblem: [beschreibe Verschlechterung, Timing, betroffene Komponenten]. Überprüfe kürzliche Änderungen und Logs.
Debugge dieses komplexe Problem über mehrere Dienste hinweg: [beschreibe Interaktionen, Fehlerpunkte, Abhängigkeiten]. Verwende alle verfügbaren Agenten.
ベストプラクティス
- Stelle detaillierte Problembeschreibungen bereit, einschließlich Fehlermeldungen, Timing und betroffener Komponenten
- Füge relevante Log-Ausschnitte und kürzliche Änderungen hinzu, wenn verfügbar
- Spezifiziere die Umgebung und Bedingungen, unter denen das Problem auftritt
回避
- Vermeide vage Problembeschreibungen ohne spezifische Fehlermeldungen oder Symptome
- Überspringe nicht die Bereitstellung von Kontext über kürzliche Änderungen oder Deployments
- Erwarte keine Analyse ohne Zugriff auf die relevante Codebasis