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safe-debug

Name: safe-debug
Author: lllllllama

Revisión del contenido r2 Seguro ⚙️ Comandos externos📁 Acceso al sistema de archivos

Diagnostica errores de aprendizaje profundo de forma segura

Los fallos de entrenamiento pueden llevar a los agentes a aplicar parches riesgosos antes de que la causa raíz esté clara. Esta skill guía un diagnóstico conservador, la planificación de puntos de guardado y correcciones basadas en aprobación.

Compatible con: Claude Codex Code(CC)

🥈 80 Plata

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Copia esta solicitud en tu Agente. Incluye la página canónica del Skill y el manifiesto.

Solicitud de agente

Review the Skillstore skill "safe-debug" from https://skillstore.io/skills/lllllllama-safe-debug.md and its manifest at https://skillstore.io/api/skills/lllllllama-safe-debug/manifest. Verify the artifact. You may proceed after verification, subject to the environment's own policy.

Tu Agente debe seguir mostrando su plan y solicitar cualquier confirmación exigida por la política de seguridad.

Recursos legibles por agentes

Usa estos enlaces cuando un agente de IA, crawler o script necesite contexto limpio en vez de leer la página completa.

Detalle Markdown GET /skills/lllllllama-safe-debug.md Manifest firmado GET /api/skills/lllllllama-safe-debug/manifest Lockfile firmado GET /api/skills/lllllllama-safe-debug/lockfile

Pruébalo

Usando "safe-debug". Un traceback de CUDA out-of-memory durante el entrenamiento del modelo.

Resultado esperado:

La skill clasifica el problema como CUDA OOM, recomienda comprobar el tamaño del batch y la configuración de precisión, y bloquea la aplicación de parches hasta obtener aprobación.

Usando "safe-debug". Un fallo al cargar un checkpoint con claves faltantes e inesperadas.

Resultado esperado:

La skill identifica una incompatibilidad de checkpoint, pide al usuario que verifique los supuestos sobre la variante del modelo y recomienda un punto de guardado antes de cambios de compatibilidad.

Usando "safe-debug". Una incompatibilidad de formas después de cambiar las etiquetas del dataset.

Resultado esperado:

La skill acota el problema a una incompatibilidad del dataset, la dimensión de la cabeza o la configuración, y sugiere registrar las formas en los límites antes de editar los componentes internos del modelo.

Auditoría de seguridad

Seguro

v7 • 8/8/2026 Abrir el informe versionado

All external-command findings are false positives caused by Markdown backticks in Python strings or documentation; no commands are executed. Both traversal findings are fixed references to shared Markdown guidance, not user-controlled paths. No prompt injection, exfiltration intent, or other semantic threat was found.

Archivos escaneados

238

Líneas analizadas

Elementos de revisión

Falsos positivos ignorados

Factores de riesgo

⚙️ Comandos externos (12)

scripts/safe_debug.py:80 scripts/safe_debug.py:94 scripts/safe_debug.py:95 scripts/safe_debug.py:96 scripts/safe_debug.py:100-102 scripts/safe_debug.py:102-116 SKILL.md:9 SKILL.md:12 SKILL.md:39 SKILL.md:40 SKILL.md:41 SKILL.md:45

📁 Acceso al sistema de archivos (2)

SKILL.md:12 SKILL.md:45

La auditoría estática y semántica completada más reciente no detectó hallazgos de seguridad confirmados. Esto no demuestra que el skill no tenga efectos secundarios.

Auditado por: codex Ver historial de auditorías →

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Comparte el informe de evaluación versionado, la insignia neutral, la tarjeta insertable y las citas. Skillstore presenta evidencias sin decidir si este Skill es seguro.

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https://skillstore.io/skills/lllllllama-safe-debug/audits/7?utm_source=security_passport&utm_medium=share&utm_campaign=versioned_report

Insignia Markdown

[![Skillstore security assessment](https://skillstore.io/badges/skills/lllllllama-safe-debug/security.svg)](https://skillstore.io/skills/lllllllama-safe-debug?utm_source=security_passport_badge)

Insignia HTML

<a href="https://skillstore.io/skills/lllllllama-safe-debug?utm_source=security_passport_badge"><img src="https://skillstore.io/badges/skills/lllllllama-safe-debug/security.svg" alt="Skillstore security assessment" loading="lazy"></a>

Tarjeta para insertar

<iframe src="https://skillstore.io/embed/skills/lllllllama-safe-debug.html" title="Skillstore Security Assessment" sandbox="allow-popups allow-popups-to-escape-sandbox" loading="lazy" referrerpolicy="no-referrer" width="420" height="180"></iframe>

Citas académicas (APA · BibTeX · CFF)

Cita APA

lllllllama. (2026). safe-debug security audit report (audit version 7) [Author version unspecified]. Skillstore. https://skillstore.io/skills/lllllllama-safe-debug/audits/7

Cita BibTeX

@techreport{lllllllama-lllllllama-safe-debug-2026,
  author = {lllllllama},
  title = {safe-debug security audit report (audit version 7)},
  institution = {Skillstore},
  year = {2026},
  number = {7},
  url = {https://skillstore.io/skills/lllllllama-safe-debug/audits/7},
  note = {Author version unspecified}
}

CITATION.cff

cff-version: 1.2.0
message: "If you use this Skill, cite its author and this versioned security audit report."
title: "safe-debug security audit report (audit version 7)"
version: "unspecified"
type: report
authors:
  - name: "lllllllama"
date-released: "2026-08-08"
url: "https://skillstore.io/skills/lllllllama-safe-debug/audits/7"
identifiers:
  - type: other
    value: "skillstore:lllllllama-safe-debug:audit:7"
    description: "Skillstore immutable audit report identifier"

Puntuación de Skillstore

Por qué esta puntuación Confianza de la evidencia: Alto

Arquitectura

Mantenibilidad

Contenido

Comunidad

Cumplimiento de la especificación

Lo que puedes crear

Triage de un fallo de entrenamiento

Analiza un traceback pegado e identifica la categoría probable del fallo antes de cambiar el código del experimento.

Planificar una corrección mínima

Genera un plan de parche que separa las correcciones de configuración de los cambios en la lógica del modelo o del dataset.

Controlar la aplicación de parches por agentes

Exige diagnóstico, evidencia, guía de puntos de guardado y aprobación del usuario antes de que un asistente de IA edite archivos.

Prueba estos prompts

Diagnosticar un traceback

Usa safe-debug para diagnosticar este traceback. Identifica la categoría probable, explica la evidencia y no apliques parches al código todavía: [paste traceback]

Comparar causas probables

Usa safe-debug para comparar las principales causas probables de este fallo de entrenamiento. Ordénalas según la evidencia y enumera las comprobaciones más pequeñas antes de cualquier cambio de código: [paste symptom]

Preparar un plan de parche

Usa safe-debug para crear un plan de parche para este error. Separa correcciones de configuración, comprobaciones de entorno y cambios de código. Indica si se necesita un punto de guardado: [paste error]

Auditar el impacto en la investigación

Usa safe-debug para auditar si la corrección de depuración propuesta cambia la comparabilidad de la investigación. Identifica métricas, checkpoints o supuestos del dataset que necesitan verificación: [describe fix]

Mejores prácticas

Proporciona el traceback completo, el comando de lanzamiento y los cambios recientes de configuración.
Revisa el diagnóstico y el plan de parche antes de autorizar ediciones.
Crea un punto de guardado antes de correcciones que afecten checkpoints, formas del modelo, entrenamiento distribuido o comportamiento de la pérdida.

Evitar

Usar la skill para refactorizaciones amplias o recorridos del repositorio sin un fallo activo.
Pedir al agente que aplique el parche primero y explique el diagnóstico después.
Tratar una corrección de depuración que pasa como una contribución de investigación validada sin comprobar la comparabilidad del experimento.

Preguntas frecuentes

¿Esta skill edita código automáticamente?

No. Está diseñada para diagnosticar primero y requerir aprobación explícita antes de cambios de código.

¿Qué tipos de fallos reconoce?

Reconoce errores de memoria CUDA, incompatibilidades de checkpoint, problemas distribuidos, incompatibilidades de dispositivo, incompatibilidades de formas, pérdidas NaN y archivos faltantes.

¿Puede trabajar con texto de error en línea?

Sí. El script auxiliar acepta texto de error en línea o un archivo de texto que contenga el error.

¿Es útil fuera de proyectos de aprendizaje profundo?

Solo en casos limitados. La guía y las categorías están adaptadas a flujos de trabajo de investigación en aprendizaje profundo.

¿Por qué recomienda puntos de guardado?

Los puntos de guardado protegen los experimentos antes de cambios que pueden afectar checkpoints, formas, comportamiento de la pérdida o entrenamiento distribuido.

¿Qué deberían corregir los autores antes de la publicación en el marketplace?

Deben reemplazar las referencias a directorios superiores con archivos locales incluidos dentro del paquete de la skill.