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Agent Skill · 开发

debug-master(调试大师)

debug-master 用于补充开发相关能力,适合在 OpenClaw 中需要让 Agent 承接开发相关任务时使用。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-master 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 OpenClaw,通过ClawHub获取,权限为接触敏感数据;许可证为 MIT-0,第三方扫描已通过,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 3,435。

总安装 11,408周安装 466GitHub Stars 公开资料未说明下载 3,653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
MIT-0
版本
1.0.0

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-master(调试大师)
来源仓库:https://github.com/windy-001-crypto/debug-master
安装命令:
openclaw skills install debug-master
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 debug-master

这个 Skill 是做什么的

开发类 Skill 面向写代码、改代码和排查问题,一般会读写仓库文件,部分还会执行构建或测试命令。

AI调试大师,集成7步调试法+根因分析+自动化测试+错误模式识别。触发词:'报错'、'错误了'、'debug'、'帮我看看'、'代码有问题'、'程序崩溃'、'修复bug'。相比原版debug-pro,新增AI根因分析、自动测试生成、错误模式库、语言跨调试。

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 OpenClaw;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 openclaw skills install debug-master;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

    它需要接触敏感数据,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-master 怎么安装?

在终端执行 openclaw skills install debug-master。装完完全退出宿主工具再打开,让它重新扫描本地 Skill。

debug-master 支持哪些 AI 工具?

公开资料标注支持 OpenClaw。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-master 需要什么权限?

权限级别是接触敏感数据。该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

debug-master 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT-0。本站不代收任何费用,也不托管安装包;能否商用、要不要署名,以许可证原文为准。

debug-master 用的人多吗?

公开数据是累计安装 11,408 次,近一周安装 466 次,下载 3,653 次。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-master 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

  • 专注 OpenClaw 一种宿主,触发方式和使用习惯不用来回切换。
  • 许可证明确为 MIT-0,商用和分发边界好判断。
  • 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

  • 需要接触敏感数据,装到常用环境前要先评估影响面。
  • 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 OpenClaw,想直接扩展它能力的人。
  • 需要处理开发类任务、又不想每次都手写提示词的人。
  • 需要许可证清楚、并且有第三方扫描结果的团队项目。

不太适合

  • 环境里有大量密钥、凭证,不方便给第三方 Skill 读取的人。
  • 需要厂商级技术支持和 SLA 的生产系统。

开发类 Skill 对比

6 个同类
Skill总安装GitHub 星权限许可证扫描
skill-vetter

技能审查员 · OpenClaw

8,779,018986操作浏览器MIT-0通过
ontology

本体论 · OpenClaw

6,636,960576只读MIT-0通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

6,631,872764接触敏感数据未明确通过
entra-app-registration

内部应用程序注册 · Codex、Claude

3,757,680201接触敏感数据未明确通过
nano-banana-pro

纳米香蕉专业版 · OpenClaw

3,526,898364接触敏感数据MIT-0有提醒
debug-master

调试大师 · 本页

11,408—接触敏感数据MIT-0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

name
debug-master
version
1.0.0
description
AI调试大师,集成7步调试法+根因分析+自动化测试+错误模式识别。触发词:'报错'、'出错了'、'debug'、'帮我看看'、'代码有问题'、'程序崩溃'、'修复bug'。相比原版debug-pro,新增AI根因分析、自动测试生成、错误模式库、跨语言调试。

Debug Master

AI调试大师,让Bug无处遁形。

核心升级

功能原版增强版
调试方法7步法7步法 + AI根因分析
测试生成手动自动生成测试用例
错误模式基础智能错误模式库
跨语言有限15+主流语言全覆盖
修复建议通用上下文感知智能建议
预防机制无代码质量扫描预警

触发词

当用户说以下内容时激活:

  • "报错"、"出错了"、"bug"
  • "debug"、"帮我看看"
  • "代码有问题"、"程序崩溃"
  • "修复bug"、"这个错误"
  • "为什么不行"、"怎么回事"

7步调试法 + AI增强

Step 1: 复现问题

❌ 不要:直接猜测原因
✅ 要:精确复现错误

复现命令:
node --trace-errors app.js
python -v debug script.py

Step 2: 捕获错误信息

错误类型识别:
├── SyntaxError → 语法错误(最容易修)
├── TypeError → 类型错误(检查变量类型)
├── ReferenceError → 引用错误(检查是否定义)
├── NetworkError → 网络错误(检查API/连接)
└── RuntimeError → 运行时错误(需要详细分析)

Step 3: AI根因分析(新增)

分析错误不只是表象,要找根本原因

Why-Tree 分析法:
Why: 报错 "Cannot read property 'map' of undefined"
  → Why: data变量是undefined
    → Why: API返回数据为空
      → Why: 接口超时未处理
        → 根本原因:缺少空值判断和超时处理

Step 4: 定位代码

// 错误定位技巧
const debug = require('debug')('app:*');

// 添加断点日志
console.log('🔍 DEBUG: 变量值', { variable: value });

// 使用source map
source-map /path/to/bundle.js.map

Step 5: 修复方案

修复优先级:
1. 立即止血(try-catch包裹)
2. 找到根本原因
3. 系统性修复(防止复发)
4. 添加测试用例

Step 6: 验证修复

# 自动测试
npm test
# 集成测试
npm run test:integration
# 端到端测试
npm run test:e2e

Step 7: 预防复发

添加到错误模式库
记录:错误类型 + 根本原因 + 修复方案 + 预防措施

支持语言

语言调试命令常见错误
JavaScriptnode --inspectTypeError, ReferenceError
TypeScriptts-node类型错误
Pythonpdb / ipdbIndentationError, ImportError
Javajdb / IntelliJNullPointerException
Godelvenil pointer, race condition
Rustrust-gdb / rust-lldbborrow checker
C/C++gdb / lldbsegmentation fault
RubybyebugNoMethodError
PHPXdebugFatal Error
SQLEXPLAIN语法错误

错误模式库

模式1: JavaScript类型错误

症状: "Cannot read property 'x' of undefined"
原因: 访问undefined/null的属性
修复:
  // ❌ 错误
  data.items.map(x => x.name)

  // ✅ 正确
  data?.items?.map(x => x.name) || []

模式2: Python导入错误

症状: "ModuleNotFoundError: No module named 'xxx'"
原因: 模块未安装或路径错误
修复:
  pip install xxx
  # 或检查 PYTHONPATH

模式3: 异步错误

症状: "UnhandledPromiseRejection"
原因: Promise错误未被捕获
修复:
  // 添加错误处理
  promise.catch(err => console.error(err))
  // 或使用 try-await
  try { await asyncFn() } catch (err) {}

模式4: 并发竞争

症状: 数据不一致 / 状态错乱
原因: 多线程同时修改同一数据
修复:
  // 使用锁或原子操作
  // Go: sync.Mutex
  // Python: threading.Lock
  // JS: async-await + 状态管理

自动测试生成

根据错误生成测试用例

当修复一个bug时,自动生成防止复发的测试:

原始错误:
TypeError: Cannot read property 'name' of undefined

自动生成测试:
test('should handle undefined user gracefully', () => {
  const result = getUserName(undefined);
  expect(result).toBe('Guest');
});

调试工具箱

// 通用调试工具
const debug = {
  log: (...args) => console.log('[DEBUG]', ...args),
  error: (...args) => console.error('[ERROR]', ...args),
  warn: (...args) => console.warn('[WARN]', ...args),
};

// 检查变量
const inspect = (obj) => JSON.stringify(obj, null, 2);

// 性能分析
console.time('operation');
// ... operation ...
console.timeEnd('operation');

常见场景解决方案

场景1: API调用失败

排查步骤:
1. 检查网络请求(F12 Network)
2. 查看请求头/参数
3. 检查CORS配置
4. 验证API Key/Token
5. 测试API直接访问

常见修复:
- 添加超时处理
- 添加重试逻辑
- 添加错误边界

场景2: 内存泄漏

排查工具:
- Chrome DevTools Memory
- Node: node --inspect

特征:
- 内存持续增长
- 页面越来越卡
- 定时任务越来越慢

常见原因:
- 事件监听未移除
- 全局变量累积
- 闭包引用未释放

场景3: 性能问题

排查工具:
- Chrome DevTools Performance
- Lighthouse
- Web Vitals

优化方向:
- 减少重排重绘
- 代码分割懒加载
- 优化数据库查询
- 使用缓存

调试报告模板

# Bug调试报告

## 问题描述
[简短描述]

## 错误信息

[粘贴错误日志]


## 复现步骤
1. [步骤1]
2. [步骤2]

## 根因分析
**直接原因**: [表象]
**根本原因**: [深层原因]

## 修复方案

[修复代码]


## 预防措施
- [ ] 添加测试用例
- [ ] 增加空值判断
- [ ] 添加日志监控

## 验证结果
[测试通过截图/日志]

平台分布

OpenClaw

90.33%
按下载量换算3,300

安全审计

VirusTotal

通过

ClawScan

通过

Static analysis

通过

权限和风险

接触敏感数据

该 Skill 可能接触密钥、Token、环境变量或敏感配置,应进入高风险复核队列,默认不自动发布。

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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