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Agent Skill · 开发

parallel-debugging(并行调试)

parallel-debugging 用于记录任务执行中的错误、用户纠正、经验和能力缺口,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中希望让 Agent 持续沉淀问题、修正和最佳实践时使用。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。

parallel-debugging 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为接触敏感数据;许可证信息还不明确,第三方扫描已通过,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 390。

总安装 112,527周安装 4,674GitHub Stars 34,475下载 37,523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:parallel-debugging(并行调试)
来源仓库:https://github.com/wshobson/agents
仓库路径:skills/parallel-debugging
安装命令:
npx skills add https://github.com/wshobson/agents --skill parallel-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/wshobson/agents --skill parallel-debugging

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。

使用竞争假设来识别多个故障类别的根本原因的系统调试框架。

生成六种故障模式类别的假设:逻辑错误、数据问题、状态问题、集成失败、资源问题和环境不匹配 建立具有引文要求(文件:行参考)和置信度(高/中/低)的证据标准,以避免确认偏差 通过结构化结果仲裁支持并行代理调查,根据置信度、证据强度和因果链清晰度对已确认的假设进行排名 包括验证清单,确保修复解决根本原因,而不会引入新问题或遗漏边缘情况

来源仓库内路径:skills/parallel-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/wshobson/agents --skill parallel-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

parallel-debugging 怎么安装?

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

parallel-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。

parallel-debugging 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。

parallel-debugging 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。

parallel-debugging 用的人多吗?

公开数据是累计安装 112,527 次,近一周安装 4,674 次,下载 37,523 次,GitHub 34,475 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。

parallel-debugging 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。
  • 来源仓库有 34,475 星,维护活跃度相对可查。

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。
  • 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。
  • 需要处理开发类任务、又不想每次都手写提示词的人。

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。

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
parallel-debugging

并行调试 · 本页

112,52734,475接触敏感数据未明确通过

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

Parallel Debugging

Framework for debugging complex issues using the Analysis of Competing Hypotheses (ACH) methodology with parallel agent investigation.

When to Use This Skill

  • Bug has multiple plausible root causes
  • Initial debugging attempts haven't identified the issue
  • Issue spans multiple modules or components
  • Need systematic root cause analysis with evidence
  • Want to avoid confirmation bias in debugging

Hypothesis Generation Framework

Generate hypotheses across 6 failure mode categories:

1. Logic Error

  • Incorrect conditional logic (wrong operator, missing case)
  • Off-by-one errors in loops or array access
  • Missing edge case handling
  • Incorrect algorithm implementation

2. Data Issue

  • Invalid or unexpected input data
  • Type mismatch or coercion error
  • Null/undefined/None where value expected
  • Encoding or serialization problem
  • Data truncation or overflow

3. State Problem

  • Race condition between concurrent operations
  • Stale cache returning outdated data
  • Incorrect initialization or default values
  • Unintended mutation of shared state
  • State machine transition error

4. Integration Failure

  • API contract violation (request/response mismatch)
  • Version incompatibility between components
  • Configuration mismatch between environments
  • Missing or incorrect environment variables
  • Network timeout or connection failure

5. Resource Issue

  • Memory leak causing gradual degradation
  • Connection pool exhaustion
  • File descriptor or handle leak
  • Disk space or quota exceeded
  • CPU saturation from inefficient processing

6. Environment

  • Missing runtime dependency
  • Wrong library or framework version
  • Platform-specific behavior difference
  • Permission or access control issue
  • Timezone or locale-related behavior

Evidence Collection Standards

What Constitutes Evidence

Evidence TypeStrengthExample
DirectStrongCode at file.ts:42 shows if (x > 0) should be if (x >= 0)
CorrelationalMediumError rate increased after commit abc123
TestimonialWeak"It works on my machine"
AbsenceVariableNo null check found in the code path

Citation Format

Always cite evidence with file:line references:

**Evidence**: The validation function at `src/validators/user.ts:87`
does not check for empty strings, only null/undefined. This allows
empty email addresses to pass validation.

Confidence Levels

LevelCriteria
High (>80%)Multiple direct evidence pieces, clear causal chain, no contradicting evidence
Medium (50-80%)Some direct evidence, plausible causal chain, minor ambiguities
Low (<50%)Mostly correlational evidence, incomplete causal chain, some contradicting evidence

Result Arbitration Protocol

After all investigators report:

Step 1: Categorize Results

  • Confirmed: High confidence, strong evidence, clear causal chain
  • Plausible: Medium confidence, some evidence, reasonable causal chain
  • Falsified: Evidence contradicts the hypothesis
  • Inconclusive: Insufficient evidence to confirm or falsify

Step 2: Compare Confirmed Hypotheses

If multiple hypotheses are confirmed, rank by:

  1. Confidence level
  2. Number of supporting evidence pieces
  3. Strength of causal chain
  4. Absence of contradicting evidence

Step 3: Determine Root Cause

  • If one hypothesis clearly dominates: declare as root cause
  • If multiple hypotheses are equally likely: may be compound issue (multiple contributing causes)
  • If no hypotheses confirmed: generate new hypotheses based on evidence gathered

Step 4: Validate Fix

Before declaring the bug fixed:

  • Fix addresses the identified root cause
  • Fix doesn't introduce new issues
  • Original reproduction case no longer fails
  • Related edge cases are covered
  • Relevant tests are added or updated

平台分布

Codex

34.76%
按下载量换算13,043

Claude

28.2%
按下载量换算10,581

Cursor

18.21%
按下载量换算6,833

Gemini CLI

9.3%
按下载量换算3,490

安全审计

Gen Agent Trust Hub

通过

Socket

通过

Snyk

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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