技能 error-diagnostics-smart-debug
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error-diagnostics-smart-debug

安全

AI 기반 진단으로 오류 디버깅

이 스킬은 오류 메시지, 스택 트레이스, 성능 데이터를 분석하여 근본 원인을 파악하고 수정 방법을 제안함으로써 개발자가 소프트웨어 오류를 신속하게 진단할 수 있도록 도와줍니다.

支持: Claude Codex Code(CC)
🥉 74 青铜
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开启并开始使用

测试它

正在使用“error-diagnostics-smart-debug”。 Analyze this error: 'Connection timeout after 30000ms' occurring in 5% of checkout requests in production

预期结果:

  • 문제 요약: 체크아웃 서비스에서 간헐적 연결 타임아웃 발생
  • 근본 원인 분석: 가능한 원인 - (1) 외부 결제 API 지연 60%, (2) 데이터베이스 연결 풀 고갈 25%, (3) 네트워크 인프라 문제 15%
  • 권장 전략: DataDog 트레이스에서 결제 서비스 지속 시간 쿼리, 오류 발생 시간대 동안 연결 풀 메트릭 확인
  • 수정 제안: 10 초 타임아웃과 서킷 브레이커 패턴 구현, 지수 백오프와 함께 재시도 추가
  • 검증: 카나리 트래픽에 배포하여 오류율 감소 모니터링

正在使用“error-diagnostics-smart-debug”。 Parse this stack trace: TypeError: Cannot read property 'id' of undefined at UserService.getProfile (/src/user/service.js:42:15)

预期结果:

  • 근본 원인: 사용자 객체의 null 참조 - 경합 조건 또는 null 확인 누락 가능성
  • 가설 1 (75%): 데이터베이스에 사용자 레코드 누락 - 인증 플로우 확인
  • 가설 2 (20%): 비동기 타이밍 문제 - 사용자 데이터 로드 전 getProfile 호출
  • 가설 3 (5%): 스키마 불일치 - 사용자 객체 구조 변경
  • 권장 수정: null 가드 추가: const userId = user?.id ?? throw new Error('User not found')

安全审计

安全
v1 • 2/24/2026

All static findings are false positives. The skill is a legitimate debugging assistant that provides guidance on error diagnostics. No external commands, cryptographic algorithms, or network reconnaissance are present. The reported patterns were markdown formatting (backticks for code) and benign workflow descriptions.

1
已扫描文件
200
分析行数
3
发现项
1
审计总数
中风险问题 (1)
SKILL.md:23SKILL.md:147
Markdown Code Formatting Misidentified
Static scanner incorrectly flagged backticks (`) as Ruby/shell backtick execution. These are markdown code formatting delimiters, not shell commands.
低风险问题 (2)
SKILL.md:3SKILL.md:94
False Positive: Cryptographic Algorithm Detection
Static scanner incorrectly detected 'weak cryptographic algorithms'. The content contains no cryptographic code.
SKILL.md:134
False Positive: Network Reconnaissance Detection
Static scanner incorrectly flagged network-related discussion as reconnaissance. The skill discusses legitimate observability data collection.
审计者: claude

质量评分

38
架构
100
可维护性
87
内容
50
社区
96
安全
100
规范符合性

你能构建什么

프로덕션 인시던트 대응

오류 패턴을 분석하고 온콜 엔지니어를 위한 디버깅 전략을 권장하여 프로덕션 오류를 신속하게 진단합니다.

개발 디버깅

로컬 디버깅 기법, 브레이크포인트 배치, 스텝스루 전략에 대한 AI 지원 가이드를 제공합니다.

성능 문제 분석

성능 트레이스와 APM 데이터를 분석하여 병목 현상, N+1 쿼리, 리소스 고갈 문제를 식별합니다.

试试这些提示

기본 오류 분석 
Analyze this error: $ERROR_MESSAGE. What could be the root cause?
스택 트레이스 분석 
Parse this stack trace and identify the likely source of the issue: $STACK_TRACE. Provide 3 hypotheses ranked by probability.
프로덕션 문제 디버깅 
Help debug this production issue: $ISSUE_DESCRIPTION. The error frequency is $FREQUENCY in $ENVIRONMENT environment. Recommend a debugging strategy.
수정 사항 검증 
Review this proposed fix for the error: $ERROR and $PROPOSED_FIX. Assess the risk level and suggest validation steps.

最佳实践

  • 스택 트레이스, 재현 단계, 환경 세부 정보를 포함한 완전한 오류 컨텍스트 제공
  • 수정 사항 구현 전 관측 데이터를 사용하여 가설 검증
  • 점진적 디버깅 적용: 복잡한 설명보다 간단한 설명부터 시작
  • 전체 롤아웃 전 테스트와 카나리 배포로 수정 사항 항상 검증

避免

  • 근본 원인을 이해하지 않고 맹목적으로 수정 사항 적용
  • 디버깅 작업 우선순위 지정 시 오류 빈도와 영향 무시
  • 관측 데이터 수집을 건너뛰고 코드 검사만 의존
  • 검증이나 롤백 전략 없이 수정 사항 배포

常见问题

최상의 디버깅 결과를 위해 어떤 정보를 제공해야 하나요?
완전한 오류 메시지, 전체 스택 트레이스, 재현 단계, 환경 세부 정보 (dev/staging/production) 및 관련 로그나 메트릭을 제공하세요.
이 스킬이 오류를 자동으로 수정해 주나요?
아니요. 이 스킬은 오류를 분석하고 가능한 수정 방법을 제안하지만, 검증과 구현은 사용자가 수행해야 합니다. 프로덕션 시스템에서는 인간의 판단이 필요합니다.
이 스킬이 모든 프로그래밍 언어에서 작동하나요?
네. 이 스킬은 광범위하게 적용되는 오류 패턴과 디버깅 전략을 분석합니다. 언어별 세부 정보는 오류 컨텍스트에 포함될 수 있습니다.
보안 취약점에 사용할 수 있나요?
이 스킬은 오류 패턴 분석에 도움이 되지만, 보안 취약점은 전문적인 보안 검토가 필요합니다. 보안 감사를 위해 이 스킬에만 의존하지 마세요.
스킬이 디버깅 전략을 어떻게 선택하나요?
재현 가능성, 환경, 오류 빈도, 영향받은 구성 요소 등 문제 특성을 분석합니다. 로컬 문제는 인터랙티브 디버깅이, 프로덕션은 관측 기반 디버깅이 가장 적합합니다.
이 스킬이 통합되는 관측 도구는 무엇인가요?
Sentry, Rollbar, Bugsnag(오류 추적), DataDog, New Relic, Dynatrace(APM), Jaeger, Zipkin, Honeycomb(트레이싱), ELK, Splunk, Loki(로깅) 를 참조합니다.

开发者详情

作者

sickn33

许可证

MIT

仓库

https://github.com/sickn33/antigravity-awesome-skills/tree/main/skills/error-diagnostics-smart-debug

引用

main

文件结构

📄 SKILL.md