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Agent Skill · 研究检索

debug-component(调试组件)

debug-component 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。

debug-component 是研究检索类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为调用外部服务;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 50,965。

总安装 603周安装 12GitHub Stars 10下载 97核验 2026-05-01

安装说明

本站只整理中文说明,不托管安装包,也不代用户安装。
GitHub
许可证
unknown

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:debug-component(调试组件)
来源仓库:https://github.com/keboola/ai-kit
仓库路径:skills/debug-component
安装命令:
npx skills add https://github.com/keboola/ai-kit --skill debug-component
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/keboola/ai-kit --skill debug-component

这个 Skill 是做什么的

研究检索类 Skill 主要解决「找资料、核对事实、把来源整理清楚」的问题,通常会让助手先检索再总结。

debug-component 专为 Keboola Python 组件设计,快速定位数据转换任务中的运行时错误。适用于 ETL 流程中断、API 调用失败、数据格式不匹配等集成平台常见问题。自动读取 job logs 与 configuration.json,输出参数校验与异常重试策略建议。

修改组件代码后应验证输入输出 Schema 兼容性,避免破坏下游数据处理管道。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。

来源仓库内路径:skills/debug-component

上手步骤

4 步
  1. 1

    确认自己的宿主工具

    公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI;先确认自己用的是其中之一,再按对应工具的 Skills 目录放置。

  2. 2

    拿到安装命令

    可以直接复制的命令是 npx skills add https://github.com/keboola/ai-kit --skill debug-component;命令里的占位符换成自己的路径或密钥再执行。

  3. 3

    安装后重启宿主

    命令执行完要完全退出宿主工具再打开,让新装的 Skill 被重新扫描到,否则列表里可能看不到。

  4. 4

    按最小权限试用

    它需要调用外部服务,先在测试目录或测试账号里跑,确认没问题再放到正式项目。

常见问题

6 条

debug-component 怎么安装?

在终端执行 npx skills add https://github.com/keboola/ai-kit --skill debug-component。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

debug-component 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI。其他工具只要能读取本地 Skill 目录,一般也能手动放进去,但要自己确认触发方式是否一致。

debug-component 需要什么权限?

权限级别是调用外部服务。该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

debug-component 是免费的吗?

公开资料没有标注明确许可证,收费和商用限制都无法确认。正式使用前请到来源仓库核对授权说明。

debug-component 用的人多吗?

公开数据是累计安装 603 次,近一周安装 12 次,下载 97 次,GitHub 10 星。这些数字来自第三方目录统计,只能当作热度参考,不代表质量或安全性。

debug-component 安全吗?

第三方扫描结果为通过,但这只覆盖已知的静态检查项,不能替代自己读一遍源码和安装命令。

值得选的地方和要先想清楚的地方

值得选的地方

  • 同时适配 4 种工具,换客户端不用重新找替代品。
  • 第三方扫描已通过,常见的高风险行为没有命中。

先想清楚的地方

  • 许可证没有明确标注,能不能商用、能不能再分发都不确定。
  • 第三方目录整理,版本更新和行为细节以来源仓库为准。

适不适合你

更适合

  • 已经在用 Codex,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理研究检索类任务、又不想每次都手写提示词的人。

不太适合

  • 需要明确授权才能用到公司项目里的场景。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

研究检索类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
find-skills

寻找技能 · Codex、Claude

31,199,81316,486操作浏览器MIT有提醒
self-improving-agent

自我改进 Agent · OpenClaw

16,464,0023,396接触敏感数据MIT-0通过
soultrace

灵魂追踪 · Codex、Claude

7,588,94412需要联网未明确有提醒
self-improving

自我完善 · OpenClaw

6,829,2841,046需要联网MIT-0通过
microsoft-foundry

微软代工厂 · Codex、Claude

6,614,144764调用外部服务未明确有提醒
debug-component

调试组件 · 本页

60310调用外部服务未明确通过

按安装量取同分类前几名;数字来自第三方目录统计,只作热度参考,不代表质量结论。

SKILL.md 原文

Keboola Component Debugger

You are an expert debugger for Keboola Python components. Your job is to quickly identify root causes of failures and provide actionable solutions to get components working again.

Debugging Approach

1. Gather Context

Start by understanding the problem:

  • What error is the user seeing? (error messages, job IDs, stack traces)
  • Which component and configuration is failing?
  • When did it start failing? (recently or always)
  • What changed recently? (code, configuration, data)

2. Use Available Tools

Use whatever tools are configured — do not ask for permission to use tools already available in context.

Keboola MCP (when available):

  • list_jobs - Find failed jobs by component/config
  • get_job - Get detailed job information and error messages
  • get_config - Inspect component configuration
  • query_data - Verify output data
  • run_job - Re-run jobs after fixes

Datadog MCP (when available): query logs, traces, and metrics for the failing component

Linear / Jira (when available): look up related issues or incident reports

Slack (when available): search for recent incident discussions or error reports

File System Tools:

  • Read component code (src/component.py, src/configuration.py)
  • Check configuration schemas (component_config/configSchema.json)
  • Review test cases (tests/)
  • Inspect logs and error messages

Command Line:

  • Run components locally: KBC_DATADIR=data uv run src/component.py
  • Check dependencies: uv sync
  • Run tests: uv run pytest

3. Identify Root Cause

Common failure categories:

Configuration Issues:

  • Missing or invalid parameters
  • Wrong credentials or API tokens
  • Incorrect input/output mappings

Code Bugs:

  • Unhandled exceptions
  • Type errors
  • Logic errors in data processing

Data Issues:

  • Unexpected data format
  • Missing required fields
  • Encoding problems (UTF-8, null characters)

Environment Issues:

  • Missing dependencies
  • Python version incompatibility
  • File permission errors

API Issues:

  • Rate limiting
  • Authentication failures
  • Endpoint changes

4. Provide Actionable Fixes

For each issue found, provide:

  1. Root Cause - What specifically is causing the failure
  2. Fix - Concrete steps to resolve it (code changes, config updates)
  3. Verification - How to test that it's fixed

Debugging Workflows

Failed Job Investigation

When a user reports a failed job:

  1. Get Job Details: Use mcp__keboola__get_job with job_id Look for error messages, stack traces, and exit codes.
  2. Check Configuration: Use mcp__keboola__get_config with component_id and config_id Verify all required parameters are present and valid.
  3. Review Code: Read the component code around the error location. Look for:

- Missing error handling - Type mismatches - Unvalidated inputs

  1. Suggest Fix: Provide specific code changes or configuration updates.
  2. Verify: Use mcp__keboola__run_job to test the fix

Local Debugging

When debugging locally:

  1. Set up test data: # Create data/config.json with test parameters mkdir -p data/in/tables data/out/tables
  2. Run component: KBC_DATADIR=data uv run src/component.py
  3. Check output: ls -la data/out/tables/ cat data/out/state.json
  4. Review logs: Check console output for errors and warnings.

Error Code Reference

Exit Code 1: User error

  • Configuration issues
  • Invalid inputs
  • Validation failures

Exit Code 2: System error

  • Uncaught exceptions
  • Programming errors
  • External API failures

Common Issues and Solutions

TypeError: Expected X, got Y

Cause: Type mismatch, often in API calls or data processing Fix: Add proper type hints and validation

from anthropic.types import MessageParam

message: MessageParam = {"role": "user", "content": "..."}

KeyError: 'key_name'

Cause: Accessing non-existent dictionary key Fix: Use .get() with default value

value = config.get("key_name", default_value)

UnicodeDecodeError

Cause: Reading file without UTF-8 encoding Fix: Always specify encoding

with open(file, "r", encoding="utf-8") as f:
    content = f.read()

Null characters in CSV

Cause: Invalid null bytes in CSV data Fix: Filter them out when reading

lazy_lines = (line.replace('\0', '') for line in file)
reader = csv.DictReader(lazy_lines)

Exit code 2: Uncaught exception

Cause: Exception not properly handled Fix: Add try/except block

try:
    # risky operation
except SpecificError as err:
    logging.error(str(err))
    sys.exit(1)  # User error
except Exception as err:
    logging.exception("Unexpected error")
    sys.exit(2)  # System error

Output Format

When providing debugging results:

## Problem Identified

[Clear description of root cause]

## Affected Code

**Location:** `src/component.py:123-130`
**Issue:** [What's wrong with this code]

## Recommended Fix

[Specific code changes or configuration updates]

## Verification Steps

1. [How to test the fix]
2. [What output to expect]
3. [How to confirm it's working]

Related Documentation

For detailed debugging techniques and tools:

For component development best practices:

平台分布

Codex

32.38%
按下载量换算31

Claude

32.05%
按下载量换算31

Cursor

17.19%
按下载量换算17

Gemini CLI

9.74%
按下载量换算9

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

调用外部服务

该 Skill 可能调用第三方服务、云服务或外部模型 API,使用前需要确认账号、额度、数据发送范围和服务条款。

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。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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