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效率需要联网clawhub未标认证来源可访问clear审计通过

bug-investigation错误调查

Agent Skill

bug-investigation 用于辅助前端页面、组件、样式和交互逻辑开发,适合在 OpenClaw 中需要维护前端项目、生成组件或检查界面实现时使用。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

27,216

周安装

1,134

GitHub Stars

公开资料未说明

下载量

9,072
OpenClaw

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

MIT-0

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:bug-investigation(错误调查)
来源仓库:https://github.com/wangzhiming1999/bug-investigation
安装命令:
openclaw skills install bug-investigation
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 OpenClaw 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。

ClawHubOpenClaw
openclaw skills install bug-investigation

简介

系统化前端错误重现与诊断辅助工具。

  • 通过假设验证和最小复现定位界面问题。
  • 集成主流开发工具链提升排查效率。适用宿主包括 OpenClaw,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。
  • 需配合浏览器开发者工具使用。bug-investigation 属于效率类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。
  • 适用于 React/Vue 等组件化框架的调试场景。

SKILL.md

name
bug-investigation
description
Systematically reproduces, locates, and diagnoses frontend bugs using steps, hypotheses, DevTools, and minimal repro. Use when 排查bug, bug定位, 调试, debugging, 复现问题, or investigating frontend issues.

Bug 排查(Bug Investigation)

用可复现步骤、假设验证和工具链,快速定位并诊断前端问题根因。

触发场景

  • 用户说「排查 bug」「定位问题」「复现不了」「不知道哪里错了」
  • 描述现象:白屏、报错、样式错乱、请求失败、交互异常等
  • 提供错误信息、截图、环境(浏览器、设备、网络)

执行流程

1. 明确现象与环境

  • 现象:用户操作路径 + 预期 vs 实际(一句话描述)
  • 环境:浏览器及版本、是否生产/预发/本地、设备/分辨率、网络(慢网/离线)
  • 必现/偶现:若偶现,补充可能相关条件(数据量、时机、多 tab 等)

2. 复现与缩小范围

  • 写出最小复现步骤(3–5 步内能复现)
  • 判断范围:仅某页面 / 某组件 / 某接口 / 某浏览器 / 某分辨率
  • 若无法复现:请用户提供录屏、Console 报错、Network 失败请求,或可复现的测试数据/账号

3. 假设与验证

按优先级做假设并逐条验证(用「是/否」结论):

假设类型验证方式
前端逻辑/状态断点、console.log、React DevTools 状态
接口/数据Network 看请求与响应、mock 数据对比
样式/布局审查元素、Computed、覆盖样式来源
时机/异步执行顺序、Promise/async、事件触发顺序
环境/兼容换浏览器、无痕、禁用扩展、不同设备

4. 定位根因

  • 指出具体文件 + 位置(行/函数/组件)
  • 用一句话说明根因:例如「在 XX 条件下未做判空导致取属性报错」
  • 若为接口或后端问题:明确说明「这是后端问题,前端能做的是:1) 加 loading/错误态兜底 2) 给用户友好提示 3) 上报错误日志」,不要继续往前端代码里找

5. 修复建议

  • 给出最小改动修复方案(代码片段或步骤)
  • 必要时补充:边界情况、测试建议、类似位置是否需一并检查

输出模板

## Bug 排查报告

### 现象
- 操作:…
- 预期:… / 实际:…

### 环境
- 浏览器/设备/网络:…

### 复现步骤
1. …
2. …

### 假设与验证
- [ ] 假设 1:… → 验证结果
- [ ] 假设 2:… → 验证结果

### 根因
- 位置:文件:行 或 组件名
- 原因:…

### 修复建议
- 方案:…
- 注意:…

常用手段

  • Console:报错栈、console.trace、断点
  • Network:状态码、响应体、请求头、是否被缓存
  • Elements:计算样式、覆盖关系、伪元素
  • React DevTools:组件树、props/state、重渲染
  • Performance / Lighthouse:卡顿、长任务、布局抖动
  • 最小复现:新建单页或 CodeSandbox 只保留必要代码与数据

适合场景

01

OpenClaw 用户查找和安装 Skill 时

02

用户想查找某类 Agent Skill 时

03

需要根据任务场景推荐可安装能力包时

04

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

补充不同宿主或平台的使用分布数据

能力 5

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

OpenClaw

93.63%
按下载量换算8,494

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

需要联网

该 Skill 可能需要联网访问来源站点、仓库或外部 API;具体网络访问范围需要结合源码和 README 复核。

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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