Compétences debugging-toolkit-smart-debug
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debugging-toolkit-smart-debug

Sûr

AI支援による根本原因分析で本番環境の障害をデバッグ

体系的なデバッグワークフローとAI駆動のパターン認識を組み合わせることで、本番インシデントの平均解決時間を短縮します。構造化された仮説生成、可観測性データの相関Validated fix recommendations.

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

Utilisation de "debugging-toolkit-smart-debug". 本番トラフィックの5%に影響するチェックアウトタイムアウトエラー、断続的

Résultat attendu:

  • 問題概要: チェックアウトリクエストの5%で発生している決済処理タイムアウト
  • 最上位の仮説 (75%): 決済方法検証におけるN+1クエリパターン - 15以上の連続データベース呼び出しを示すトレース分析でサポート
  • デバッグ戦略: クエリ数と決済方法IDのスパン属性を追加し、10%のトラフィックにカナリアをデプロイ
  • 検証: コントロールグループとカナリアグループ間のレイテンシパーセンタイルとクエリ数を比較

Utilisation de "debugging-toolkit-smart-debug". バックグラウンドジョブプロセッサでメモリリークの疑い

Résultat attendu:

  • 問題概要: ジョブプロセッサポッドでの段階的なメモリ成長、6時間ごとに再起動が必要
  • 最上位の仮説 (60%): エビクションポリシーなしのバウンドレスなキャッシュ成長
  • デバッグ戦略: Pyroscopeでヒーププロファイリングを有効にし、間隔でヒープスナップショットをキャプチャ
  • 検証: キャッシュサイズ制限を実装した後、RSSメモリ傾向を監視

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

本番インシデントのトリアージ

着信本番アラートを迅速に分析し、サービス間のエラーを相関させ、調査対象のオンコールエンジニア向けの初期仮説を生成

間欠的なバグ調査

統計的デバッグ技術を適用して、少量のパーセンテージのユーザーやリクエストに影響する失敗パターンを特定

ポストモーテムの根本原因分析

実行パスを再構成し、貢献要因を特定し、インシデントドキュメント用の予防推奨事項生成

Essayez ces prompts

基本的なエラー分析 
このエラーを分析し、最も可能性の高い根本原因を特定してください: [エラーメッセージまたはスタックトレースを貼り付け]。影響を受けるコンポーネントと推奨される最初のデバッグ手順を含める。
仮説生成 
この問題のランク付けされた仮説を3〜5個生成してください: [症状を説明]。各仮説について、確率スコア、必要な裏付けとなる証拠、およびそれを反証する方法を提供してください。
可観測性クエリ設計 
[具体的な問題]を[プラットフォーム一覧: Sentry、DataDog、ログ]で調査するためのクエリを設計してください。影響を受けるユーザーとパターンを特定するための具体的なフィルター、時間範囲、相関キーを含めてください。
本番セーフなデバッグプラン 
ユーザーに影響を与えることなく本番環境で実行できる[問題]のデバッグプランを作成してください。計装ポイント、フィーチャーフログ設計、サンプリング戦略、ロールバック基準を含める。

Bonnes pratiques

  • エラーをデプロイメントタイムラインと常に相関させて、最近の変更を潜在的な原因として特定してください
  • 条件付き計装とフィーチャーフラグを使用して、特定のユーザーコホートに対してデバッグログを有効にし、全体的なシステムパフォーマンスに影響を与えずにしてください
  • 反証された仮説を含む完全な仮説テストプロセスを文書化して、将来の調査者が同じパスを繰り返すことを防いでください

Éviter

  • サンプリングやレート制限なしに過度なログを追加し、信号を不明瞭にするログ量のスパイクを引き起こす
  • 十分な可観測性データを収集せずに複雑な本番環境を開発環境で再現しようとする
  • デプロイ前に明確な成功基準とロールバックプランを確立せずに修正を実装する

Foire aux questions

このスキルはどの可观测性プラットフォームをサポートしていますか？
このワークフローはプラットフォームに依存せず、あらゆる可観測性ツールに適用されます。一般的な統合には、Sentry、DataDog、New Relic、Dynatrace、Jaeger、Zipkin、Honeycomb、ELK stack、Splunk、Loki、Pyroscope、LogRocket、FullStoryが含まれます。
このスキルは本番システムに直接アクセスできますか？
いいえ。このスキルはガイダンスと分析のみを提供します。すべての可観測性プラットフォームへのアクセスはすべてユーザーが制御し、すべてのデバッグコマンドを実行します。このスキルは、クエリの作成、結果の解釈、次のステップの計画を支援します。
デバッグ中にエラーログの機密データをどのように処理すればよいですか？
フィーチャーフラグ付きログを使用して、特定のテストユーザーまたは内部アカウントのデバッグ出力を有効にします。分析前にログがPIIを除去されていることを確認してください。認証付きの読み取り専用デバッグエンドポイントなどの本番セーフな技術の使用を検討してください。
AI生成の仮説がすべて間違っていた場合はどうなりますか？
ワークフローには各仮説の反証基準が含まれています。最初の仮説がすべて否定された場合、収集した証拠を使用して新しい仮説を生成してください。構造化されたアプローチにより、否定的結果からも知識を得ることができます。
修正デプロイ後にこのスキルは予防を支援できますか？
エスカレーションするタイミング: 影響が権限しきい値を超える場合、根本原因が複数のチームにまたがる場合、修正がアーキテクチャの変更requiring場合、または調査が時間Budgetを超える場合。所有権移譲前にすべての調査結果を文書化してください。

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