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研究检索需要联网github未标认证来源可访问许可证需确认审计异常

convex-agents-debugging凸 Agent 调试

Agent Skill

convex-agents-debugging 用于查找、检索和筛选相关信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要根据关键词、任务场景或来源线索快速定位候选结果时使用。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

21,180

周安装

807

GitHub Stars

23

下载量

6,722
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:convex-agents-debugging(凸 Agent 调试)
来源仓库:https://github.com/sstobo/convex-skills
仓库路径:skills/convex-agents-debugging
安装命令:
npx skills add https://github.com/sstobo/convex-skills --skill 'Convex Agents Debugging'
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/sstobo/convex-skills --skill 'Convex Agents Debugging'

简介

convex-agents-debugging 提供 Agent 内部日志、请求响应与存储审计工具。

  • 适用于排查异常行为、理解 LLM 输入或审查工具调用记录。
  • 可启用原始 LLM 请求/响应日志,检查消息顺序与 token 消耗情况。
  • 结合 playground API 可实现可视化调试,辅助开发可靠 Agent 应用。
  • 适用宿主包括 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,接入前应确认版本、权限和运行环境要求。

SKILL.md

Purpose

Debugging tools help understand what's happening inside agents, what the LLM receives, and what's stored. Essential for developing reliable agent applications.

When to Use This Skill

  • Agent behavior is unexpected
  • LLM responses are off-target
  • Investigating why certain context isn't being used
  • Understanding message ordering
  • Checking file storage and references
  • Auditing tool calls and results
  • Profiling token usage

Log Raw LLM Requests and Responses

const myAgent = new Agent(components.agent, {
  name: "My Agent",
  languageModel: openai.chat("gpt-4o-mini"),
  rawRequestResponseHandler: async (ctx, { request, response }) => {
    console.log("LLM Request:", JSON.stringify(request, null, 2));
    console.log("LLM Response:", JSON.stringify(response, null, 2));

    await ctx.runMutation(internal.logging.saveLLMCall, {
      request,
      response,
      timestamp: Date.now(),
    });
  },
});

Log Context Messages

See exactly what context the LLM receives:

const myAgent = new Agent(components.agent, {
  name: "My Agent",
  languageModel: openai.chat("gpt-4o-mini"),
  contextHandler: async (ctx, args) => {
    console.log("Context Messages:", {
      recent: args.recent.length,
      search: args.search.length,
      input: args.inputMessages.length,
    });

    args.allMessages.forEach((msg, i) => {
      console.log(`Message ${i}:`, {
        role: msg.role,
        contentLength: typeof msg.content === "string"
          ? msg.content.length
          : JSON.stringify(msg.content).length,
      });
    });

    return args.allMessages;
  },
});

Inspect Database Tables

Query agent data directly:

export const getThreadMessages = query({
  args: { threadId: v.string() },
  handler: async (ctx, { threadId }) => {
    return await ctx.db
      .query(components.agent.tables.messages)
      .filter((msg) => msg.threadId === threadId)
      .collect();
  },
});

Fetch Context Manually

Inspect what context would be used:

import { fetchContextWithPrompt } from "@convex-dev/agent";

export const inspectContext = action({
  args: { threadId: v.string(), prompt: v.string() },
  handler: async (ctx, { threadId, prompt }) => {
    const { messages } = await fetchContextWithPrompt(ctx, components.agent, {
      threadId,
      prompt,
    });

    return {
      contextMessages: messages.length,
      messages: messages.map((msg) => ({
        role: msg.role,
        contentType: typeof msg.content,
      })),
    };
  },
});

Trace Tool Calls

Log all tool invocations:

export const myTool = createTool({
  description: "My tool",
  args: z.object({ query: z.string() }),
  handler: async (ctx, { query }): Promise<string> => {
    console.log("[TOOL] myTool called with:", query);
    const result = await someOperation(query);
    console.log("[TOOL] myTool returned:", result);
    return result;
  },
});

Fix Type Errors

Common circular reference issue:

// WRONG - no return type
export const myFunction = action({
  args: { prompt: v.string() },
  handler: async (ctx, { prompt }) => {
    return await someLogic();
  },
});

// CORRECT - explicit return type
export const myFunction = action({
  args: { prompt: v.string() },
  returns: v.string(),
  handler: async (ctx, { prompt }): Promise<string> => {
    return await someLogic();
  },
});

Analyze Message Structure

Debug message ordering:

export const analyzeMessages = query({
  args: { threadId: v.string() },
  handler: async (ctx, { threadId }) => {
    const messages = await listMessages(ctx, components.agent, {
      threadId,
      paginationOpts: { cursor: null, numItems: 100 },
    });

    return messages.results.map((msg) => ({
      order: msg.order,
      stepOrder: msg.stepOrder,
      role: msg.message.role,
      status: msg.status,
    }));
  },
});

Key Principles

  • Log early: Capture data while developing
  • Use console for quick checks: Fast iteration
  • Save important events: Archive LLM calls for analysis
  • Explicit return types: Prevents circular references
  • Dashboard inspection: Easiest way to see database state

Next Steps

  • See playground for interactive debugging
  • See fundamentals for agent setup
  • See context for context-aware debugging

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

33.86%
按下载量换算2,276

Claude

32.55%
按下载量换算2,188

Cursor

21.21%
按下载量换算1,426

Gemini CLI

9.05%
按下载量换算608

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

未通过

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。来源安全扫描存在 warning/failed 结果,不能写成本站确认安全。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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