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开发权限需确认github未标认证来源可访问许可证需确认审计通过

auto-bug-fixer自动错误修复程序

Agent Skill

auto-bug-fixer 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。可结合来源仓库、安装命令和原始 README 继续核验具体用法。安装前建议确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网、命令执行或文件读写。

总安装

974

周安装

41

GitHub Stars

12

下载量

341
CodexClaudeCursorGemini CLI

安装说明

本站只整理中文说明和来源信息,不托管安装包,也不代用户安装。

GitHub

来源数

2

许可证

unknown

最后核验

2026-05-01

来源状态

来源可访问

安装方式

通过对话安装

复制提示词发给支持本地命令或 Skills 的 AI 助手,先确认命令和权限,再让它执行。

请帮我安装这个 Agent Skill:auto-bug-fixer(自动错误修复程序)
来源仓库:https://github.com/ascend/agent-skills
仓库路径:skills/auto-bug-fixer
安装命令:
npx skills add https://github.com/ascend/agent-skills --skill auto-bug-fixer
安装前请先检查当前环境是否支持对应 CLI,并向我确认将要执行的命令、安装目录、联网范围和文件读写权限;确认后再执行。

命令行安装

复制命令到本机终端执行。该命令会通过 npx skills 从第三方来源获取 Skill;本站只展示命令,不托管安装包,也不自动执行。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/ascend/agent-skills --skill auto-bug-fixer

简介

通过结构化错误分析定位 bug 根因,自动生成最小化 diff 补丁与防回归测试。

  • 支持 Git 二分法定位变更引入问题,输出完整分析报告。
  • 适用于崩溃、异常、测试失败等错误场景的快速修复闭环。
  • 安装需通过 npx skills add 添加 agent-skills 仓库中的 auto-bug-fixer 技能。
  • 需明确错误现象与复现步骤,否则返回 E001 错误码请求补充输入。

SKILL.md

Bug 定位与修复技能

概述

通过结构化的错误分析和根因定位流程,自动生成最小化diff格式修复补丁和防回归测试用例,实现从错误现象到完整修复方案的端到端自动化处理。

使用场景

  • 遇到程序崩溃、异常抛出、测试失败等错误现象需要分析
  • 需要定位bug的根本原因(特别是代码变更引入的问题)
  • 需要生成符合工程化规范的代码修复补丁
  • 需要创建可执行的防回归测试用例
  • 需要完整的bug分析报告(包含根因、修复、测试、预防建议)

快速参考

场景定位方法适用条件
通用bug分析自顶向下追踪法无明确代码变更/PR信息
代码变更引入bugGit二分法有code_change_info,需定位具体PR/提交
错误码含义处理方式
E001输入信息缺失或无法解析补充必填输入(error_phenomenon/reproduce_steps)
E002根因模糊无法准确定位提供更多上下文信息或代码变更信息
E003补丁生成失败确认根因已锁定,检查代码上下文
E004测试用例生成失败确认修复补丁有效,指定测试框架

核心能力(动作+结果,无重叠/无超范围)

  1. 解析多语言错误现象,校验必填输入信息的完整性和有效性
  2. 对通用场景采用自顶向下追踪法、对代码变更/PR场景采用Git二分法定位bug根因,并验证根因的可复现性
  3. 针对根因生成最小化diff格式代码修复补丁,校验补丁语法正确性,遵循工程化开发规范
  4. 为主流测试框架创建可直接执行的防回归测试用例,覆盖正常/边界/异常核心场景
  5. 输出结构化Markdown格式的Bug分析报告,包含错误现象描述、复现步骤、根因分析、修复补丁、测试用例和预防建议

工作流程(步骤+校验+中断+反馈,Agent可直接执行)

第一步:信息收集与校验

校验点:检查必填输入(error_phenomenon/reproduce_steps)是否完整、可识别 ❌ 中断条件:缺失必填输入 / 错误现象无法解析(如乱码、不完整)→ 抛出错误码E001并中断 📝 反馈:输出「信息收集完成,可进入根因分析阶段 / 缺失必填输入,错误码E001」

第二步:根因分析与确认

校验点:根因可复现,且精准锁定至具体代码行/文件/PR/提交记录中断条件:信息不足导致根因模糊,无法准确定位 → 抛出错误码E002并中断 📝 反馈:输出「根因已定位:XXX(关联PR/提交:XXX) / 根因模糊,错误码E002」

定位方法(Agent根据输入自动选择,强化Git二分法定位PR/提交)

方法一:自顶向下追踪法(通用场景,无明确代码变更/PR信息)

  1. 分析错误堆栈跟踪,定位抛出异常/触发错误的具体代码行/文件
  2. 检查该位置的入参、数据流、依赖调用是否符合业务预期
  3. 若输入/依赖存在异常,逐级向上游追踪数据来源/调用方
  4. 重复上述步骤,直至找到根因(数据/逻辑首次出现异常的位置)

方法二:Git二分法定位(代码变更/PR引入bug场景,核心定位问题PR/提交)

  1. 根据输入的code_change_info,确认bug未出现的最后正常版本/PR/提交bug首次出现的异常版本/PR/提交
  2. 依次执行Git二分法命令:git bisect startgit bisect bad [异常版本/提交哈希]git bisect good [正常版本/提交哈希]
  3. Git自动缩小排查范围,定位到引入bug的具体提交记录/关联PR(二分法结果中唯一的变更记录)
  4. 分析目标提交/PR的代码变更内容,锁定根因代码行,并做验证:回滚该提交/PR后,确认bug是否消失
  5. 若涉及多个PR/提交,按影响程度排序,提供逐一验证的方法

第三步:最小化Diff格式补丁生成与校验

校验点:补丁为标准diff格式、修改粒度最小、语法无错误、仅针对根因修复 ❌ 中断条件:根因未锁定 / 无有效代码上下文 → 抛出错误码E003并中断 📝 反馈:输出「Diff格式修复补丁已生成,共X处修改 / 补丁生成失败,错误码E003」

补丁生成原则(强制遵循)

  • 最小化修改:仅修改与根因相关的代码,无无关逻辑/格式变更
  • 根因修复:解决问题本质,而非临时规避表象问题
  • 防御性编程:必要时添加输入校验、边界判断、异常捕获逻辑
  • 工程化规范:符合项目编码规范,不引入新的语法/逻辑问题
  • 可追溯性:关键修复点添加单行注释,说明修复原因和关联根因

第四步:防回归测试用例生成与校验

校验点:测试用例可直接执行、覆盖根因相关核心场景、匹配项目实际使用的测试框架 ❌ 中断条件:无有效修复补丁 / 未指定测试框架 → 抛出错误码E004并中断 📝 反馈:输出「防回归测试用例已生成,共X个(适配XXX框架) / 测试用例生成失败,错误码E004」

测试用例核心要求

  • 可复现:能精准复现原始bug(修复前执行失败)
  • 可验证:修复后执行通过,能有效验证补丁的修复效果
  • 全覆盖:覆盖根因相关的正常场景、边界场景、异常场景
  • 可执行:无语法错误,适配主流测试框架(gtest/pytest/JUnit/GoTest/Jest/Vue Test Utils)

输出格式(结构化Markdown,机器+人类双友好,固定模板不可随意修改)

Bug 分析报告

一、错误现象

  1. 错误描述:[清晰描述错误类型、报错信息、影响范围、关联业务场景]
  2. 复现步骤:[步骤化复现方法,包含运行环境、测试数据、操作步骤、关联版本]
  3. 输入校验:[通过/失败,失败则标注错误码+具体原因]
  4. 代码变更信息:[从输入中提取的PR/提交/分支信息,标注二分法定位关键信息]

二、根因分析

  1. 根因定位:[具体根因,如除零错误/空指针异常/逻辑判断错误,关联PR/提交则标注哈希/编号]
  2. 定位方法:[自顶向下追踪法 / Git二分法(关联PR:XXX,提交哈希:XXX)]
  3. 追踪过程:[简要描述数据流/调用链/Git二分法的执行过程,标注锁定根因的关键步骤]
  4. 影响范围:[受影响的代码模块/PR/分支/业务场景/用户群体]

三、最小化Diff格式修复补丁

[标准diff格式,包含文件路径、行号、修改内容,关键修复点添加注释说明]

diff --git a/.github/workflows/nightly_benchmarks.yaml b/.github/workflows/nightly_benchmarks.yaml
index 123456..789abc 100644
--- a/.github/workflows/nightly_benchmarks.yaml
+++ b/.github/workflows/nightly_benchmarks.yaml
@@ -15,6 +15,10 @@
     - name: Install dependencies
       run: |
         pip install -e .
+        # 安装msprobe相关依赖(修复根因:PR#4241引入的msprobe功能需要这些依赖)
+        pip install mindstudio-probe==8.3.0 || echo "msprobe installation skipped"
+        pip install tb_graph_ascend || echo "tb_graph_ascend installation skipped"

四、防回归测试用例

[可执行的测试代码,适配项目实际使用的测试框架,覆盖正常/边界/异常场景]

# 示例:pytest框架测试用例
def test_bug_fix_reproduction():
    """复现原始bug(修复前执行失败)"""
    # 测试代码...
    assert result == expected

def test_bug_fix_validation():
    """验证修复效果(修复后执行通过)"""
    # 测试代码...
    assert fixed_result == expected

def test_edge_cases():
    """边界场景测试"""
    # 测试代码...
    pass

五、预防建议

  1. 代码层面:[针对根因的代码改进建议,如添加参数校验、异常处理等]
  2. 流程层面:[开发流程改进建议,如代码审查要点、测试覆盖要求等]
  3. 工具层面:[工具或监控建议,如静态分析、日志增强等]

适合场景

01

用户想查找某类 Agent Skill 时

02

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

03

需要对比不同来源的安装命令和来源信息时

能力概览

能力 1

按任务关键词查找相关 Skills

能力 2

展示可复制的安装命令

能力 3

保留来源站点、仓库和原始说明,方便继续核验

能力 4

展示第三方安全扫描或审计结果

安装后应在对应宿主中按原始 README 的触发条件使用;具体调用方式请以来源页面和 README 为准。

平台分布

Codex

32.26%
按下载量换算110

Claude

32.21%
按下载量换算110

Cursor

18.73%
按下载量换算64

Gemini CLI

9.16%
按下载量换算31

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

权限需确认

当前来源未能明确判断权限范围,默认进入异常复核队列。

安装前确认

本站仅展示第三方公开信息,不托管安装包,不提供自动安装或运行环境。安装前应自行审查源码、依赖和命令行为。当前只有一个来源,正式发布前建议补源仓库或其他目录站核验。

来源信息

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