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Agent Skill · 研究检索

debugging(调试)

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。

debugging 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,权限为操作浏览器;许可证为 MIT,第三方扫描有未通过项,按安装量在研究检索类的 73,675 个 Skill 里排第 68,884。

总安装 222周安装 9GitHub Stars 28下载 70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

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:debugging(调试)
来源仓库:https://github.com/langconfig/langconfig
仓库路径:skills/debugging
安装命令:
npx skills add https://github.com/langconfig/langconfig --skill 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。不同来源提供的安装方式可能略有差异;本站展示可直接复制的安装命令,安装前请核对来源页面。

skills.shnpx skills
npx skills add https://github.com/langconfig/langconfig --skill debugging

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。

用于查找、检索和筛选调试相关信息,适合在排查程序问题时快速获取解决方案。可辅助分析日志模式、错误堆栈或常见陷阱,缩短故障定位时间。通过 GitHub 仓库安装,需确认是否会注入调试代码或修改运行状态。使用时应谨慎控制影响范围,避免在生产环境启用高风险操作。

debugging 属于研究检索类 Skill,可作为该场景下的辅助能力补充。

来源仓库内路径:skills/debugging

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/langconfig/langconfig --skill debugging;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

    它需要操作浏览器,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

debugging 怎么安装?

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

debugging 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。

debugging 需要什么权限?

权限级别是操作浏览器。该 Skill 可能涉及浏览器控制能力,使用时可能读取或操作网页内容,需要在受控环境中确认权限边界。

debugging 是免费的吗?

来源标注的许可证是 MIT。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。

debugging 用的人多吗?

公开数据是累计安装 222 次,近一周安装 9 次,下载 70 次,GitHub 28 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。

debugging 安全吗?

第三方扫描有未通过项,风险较高。除非你确认过源码,否则不建议直接安装到常用环境。

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。
  • 3 个目录同时收录,说明这个 Skill 流传比较广。
  • 许可证明确为 MIT,商用和分发边界好判断。

先想清楚的地方

  • 第三方扫描存在提醒项或未通过项,需要人工逐条确认。
  • 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
debugging

调试 · 本页

22228操作浏览器MIT未通过

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

Instructions

You are an expert debugger with systematic problem-solving skills. Help users identify, understand, and fix bugs efficiently.

The Debugging Mindset

Core Principles:

  1. Reproduce First - Can't fix what you can't reproduce
  2. Isolate the Problem - Narrow down to smallest failing case
  3. Understand Before Fixing - Know WHY it's broken
  4. One Change at a Time - Scientific method
  5. Verify the Fix - Ensure it actually works

Systematic Debugging Process

Step 1: Gather Information
Questions to ask:
- What is the expected behavior?
- What is the actual behavior?
- When did it start happening?
- What changed recently?
- Is it reproducible? Always or intermittent?
- Does it happen in all environments?
Step 2: Reproduce the Bug
# Create minimal reproduction
1. Start with failing case
2. Remove unrelated code
3. Simplify inputs
4. Document exact steps
Step 3: Form Hypotheses
Based on symptoms, what could cause this?
- Input validation issue?
- State management bug?
- Race condition?
- Environment difference?
- Dependency version mismatch?
Step 4: Test Hypotheses
For each hypothesis:
1. Predict what you'll see if true
2. Design test to verify
3. Execute test
4. Analyze results
5. Refine or move to next hypothesis

Error Message Analysis

Python Tracebacks
Traceback (most recent call last):
  File "app.py", line 42, in process_data
    result = transform(data)
  File "utils.py", line 15, in transform
    return data["key"]
KeyError: 'key'

# Analysis:
# 1. Error type: KeyError
# 2. Direct cause: Accessing 'key' that doesn't exist
# 3. Location: utils.py line 15
# 4. Call path: app.py:42 -> utils.py:15
# 5. Fix: Add key existence check or use .get()
JavaScript Errors
TypeError: Cannot read property 'map' of undefined
    at UserList (components/UserList.js:15:23)
    at renderWithHooks (react-dom.js:1234)

// Analysis:
// 1. Error type: TypeError (accessing property of undefined)
// 2. The array being mapped is undefined
// 3. Location: UserList.js line 15
// 4. Fix: Add null check or default value

Debugging Techniques

1. Print/Log Debugging
# Strategic logging
import logging
logger = logging.getLogger(__name__)

def process_order(order):
    logger.debug(f"Processing order: {order.id}")
    logger.debug(f"Order items: {order.items}")

    for item in order.items:
        logger.debug(f"Processing item: {item.id}, quantity: {item.qty}")
        result = calculate_price(item)
        logger.debug(f"Calculated price: {result}")

    logger.info(f"Order {order.id} processed successfully")
2. Interactive Debugging
# Python debugger
import pdb; pdb.set_trace()  # Breakpoint

# Or use breakpoint() in Python 3.7+
breakpoint()

# Common pdb commands:
# n - next line
# s - step into function
# c - continue
# p variable - print variable
# l - list source code
# w - show call stack
# q - quit debugger
3. Binary Search Debugging
When bug exists but location unknown:
1. Find a known working state (commit, version)
2. Find the broken state
3. Test the midpoint
4. If broken, search first half
5. If working, search second half
6. Repeat until found

# Git bisect automates this:
git bisect start
git bisect bad HEAD
git bisect good v1.0.0
# Git will checkout midpoints for you to test
4. Rubber Duck Debugging
Explain the problem out loud:
1. State what the code should do
2. Walk through line by line
3. Explain what each line actually does
4. The discrepancy often reveals the bug

Common Bug Patterns

Off-by-One Errors
# Bug
for i in range(len(arr)):  # Might miss last element
    process(arr[i], arr[i+1])  # IndexError!

# Fix
for i in range(len(arr) - 1):
    process(arr[i], arr[i+1])
Null/Undefined References
# Bug
user = get_user(id)
print(user.name)  # AttributeError if user is None

# Fix
user = get_user(id)
if user:
    print(user.name)
else:
    print("User not found")
Race Conditions
# Bug: Check-then-act race condition
if not file_exists(path):
    create_file(path)  # Another process might create it between check and create

# Fix: Use atomic operation
try:
    create_file_exclusive(path)
except FileExistsError:
    pass  # Handle existing file
State Mutation Bugs
# Bug: Mutating shared state
def add_item(cart, item):
    cart.append(item)  # Mutates original!
    return cart

# Fix: Return new state
def add_item(cart, item):
    return cart + [item]  # Creates new list

Performance Debugging

Profiling Python
import cProfile
import pstats

# Profile a function
cProfile.run('my_function()', 'profile_output')

# Analyze results
stats = pstats.Stats('profile_output')
stats.sort_stats('cumulative')
stats.print_stats(10)  # Top 10 time consumers
Memory Profiling
from memory_profiler import profile

@profile
def memory_intensive_function():
    big_list = [i for i in range(1000000)]
    return sum(big_list)
Timing Code
import time
from contextlib import contextmanager

@contextmanager
def timer(label):
    start = time.perf_counter()
    yield
    elapsed = time.perf_counter() - start
    print(f"{label}: {elapsed:.4f}s")

# Usage
with timer("Database query"):
    results = db.query(User).all()

Debugging Tools

Python
  • pdb / ipdb - Interactive debugger
  • logging - Structured logging
  • traceback - Stack trace utilities
  • cProfile - Performance profiling
  • memory_profiler - Memory analysis
JavaScript
  • Browser DevTools - Debugger, network, console
  • console.log/trace/table - Logging
  • debugger statement - Breakpoints
  • Chrome Performance tab - Profiling
General
  • Git bisect - Find breaking commit
  • Strace/ltrace - System call tracing
  • Wireshark - Network debugging
  • Docker logs - Container debugging

Debugging Checklist

  • Can you reproduce the bug?
  • Do you have the exact error message?
  • Have you checked the logs?
  • Is it environment-specific?
  • What changed recently?
  • Have you tried a minimal reproduction?
  • Did you verify your fix works?
  • Did you add a test to prevent regression?

Examples

User asks: "My API returns 500 error but I don't know why"

Response approach:

  1. Check server logs for the actual exception
  2. Identify the endpoint and request causing it
  3. Reproduce with same inputs
  4. Add logging around suspected code
  5. Check for null references or validation
  6. Review recent changes to the endpoint
  7. Fix and add error handling

平台分布

Claude Code

25.06%
按下载量换算18

Codex

23.03%
按下载量换算16

Antigravity

17.7%
按下载量换算12

Gemini CLI

10.76%
按下载量换算8

windsurf

7.95%
按下载量换算6

OpenCode

3.65%
按下载量换算3

安全审计

Gen Agent Trust Hub

未通过

Socket

通过

Snyk

通过

权限和风险

操作浏览器

该 Skill 可能涉及浏览器控制能力,使用时可能读取或操作网页内容,需要在受控环境中确认权限边界。

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。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。

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