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Agent Skill · 开发

tapd-bug-analyzer(Tapd 错误分析器)

tapd-bug-analyzer 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息,适合在 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理时使用。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。

tapd-bug-analyzer 是开发类 Agent Skill,可用宿主为 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI,通过GitHub 仓库获取,权限为调用外部服务;许可证信息还不明确,第三方扫描有提醒项,按安装量在开发类的 21,746 个 Skill 里排第 16,362。

总安装 512周安装 22GitHub Stars 19下载 180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:tapd-bug-analyzer(Tapd 错误分析器)
来源仓库:https://github.com/abcfed/claude-marketplace
仓库路径:skills/tapd-bug-analyzer
安装命令:
npx skills add https://github.com/abcfed/claude-marketplace --skill tapd-bug-analyzer
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/abcfed/claude-marketplace --skill tapd-bug-analyzer

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。

tapd-bug-analyzer 用于处理 GitHub 仓库、Issue、Pull Request 和代码协作信息。适合围绕仓库状态、代码变更或协作事项进行整理和分析。通过 GitHub API 或相关接口获取协作数据,支持进一步核验具体用法。安装前需确认权限范围、维护状态,以及是否会触发联网或命令执行操作。

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/tapd-bug-analyzer

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/abcfed/claude-marketplace --skill tapd-bug-ana…;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

tapd-bug-analyzer 怎么安装?

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

tapd-bug-analyzer 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。

tapd-bug-analyzer 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。

tapd-bug-analyzer 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。

tapd-bug-analyzer 用的人多吗?

公开数据是累计安装 512 次,近一周安装 22 次,下载 180 次,GitHub 19 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。

tapd-bug-analyzer 安全吗?

第三方扫描有提醒项,说明存在需要人工确认的行为。安装前请打开源码看清它读了什么、联网到哪里。

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。

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。
  • 需要处理开发类任务、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。

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
tapd-bug-analyzer

Tapd 错误分析器 · 本页

51219调用外部服务未明确有提醒

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

TAPD Bug Analyzer Skill

自动化分析和定位 TAPD Bug 单中的问题,支持多种分析策略。

Usage

/tapd-bug <bug_url> [--env <environment>] [--region <region>]

Parameters

Instructions

当用户调用此 skill 时,按以下步骤执行:

Step 1: 解析 TAPD Bug 链接

从 Bug 链接中提取 workspace_id 和 bug_id:

URL 格式: https://www.tapd.cn/{workspace_id}/bugtrace/bugs/view/{bug_id}
示例: https://www.tapd.cn/12345678/bugtrace/bugs/view/1012345678001234567

Step 2: 获取 Bug 详情

使用 TAPD MCP 工具获取 Bug 单详细信息:

调用 mcp__mcp-server-tapd__get_bug 工具:
- workspace_id: 从 URL 解析得到
- options: {"id": "<bug_id>", "fields": "id,title,description,status,severity,priority,reporter,current_owner,created,modified"}

Step 3: 分析 Bug 描述,选择分析策略

仔细阅读 Bug 描述(description 字段),按优先级选择分析策略:

策略 A: 包含 traceId

检测 Bug 描述中是否包含 traceId(通常是 16 位十六进制字符串):

  • 正则匹配: [a-f0-9]{16}
  • 常见格式: traceId: xxx, trace_id=xxx, X-B3-TraceId: xxx

如果找到 traceId,直接调用 sls-trace-analyzer:

~/.claude/skills/sls-trace-analyzer/.venv/bin/python \
  ~/.claude/skills/sls-trace-analyzer/sls-query.py \
  --trace-id "<traceId>" \
  --region "<region>" \
  --env "<env>"
说明: 脚本默认同时查询普通存储和长期存储两个 logstore,以获取完整日志。
策略 B: 包含请求 URL(带时间戳)

检测 Bug 描述中是否包含 API 请求 URL:

  • URL 模式: http(s)://xxx.abczs.cn/api/...
  • 时间戳参数: URL 末尾的 13 位数字(毫秒时间戳)

示例 URL:

http://32.ftest.abczs.cn/api/v2/patientorders/his/ffffffff0000000035246dd0adec0000/hospital?1768198926187

如果找到带时间戳的 URL,直接调用 sls-trace-analyzer(URL 模式):

~/.claude/skills/sls-trace-analyzer/.venv/bin/python \
  ~/.claude/skills/sls-trace-analyzer/sls-query.py \
  --url "<完整URL含时间戳>"

sls-trace-analyzer 会自动:

  1. 解析 URL 中的域名、路径、时间戳
  2. 根据域名判断环境(dev/test/prod)和地域
  3. 查询网关日志获取 traceId
  4. 使用 traceId 查询完整调用链日志
  5. 输出日志分析结果
策略 C: 无 traceId 也无时间戳

基于 Bug 描述进行代码分析:

  1. 提取关键信息(错误消息、功能模块、操作步骤)
  2. 使用 codebase-retrieval 搜索相关代码
  3. 分析业务逻辑,推断问题原因

Step 4: 日志分析与问题定位

获取到 traceId 后,调用 sls-trace-analyzer 进行深度分析:

  1. 识别错误和异常

- 查找 ERROR、WARN 级别的日志 - 识别 Java 异常堆栈(Exception、Caused by) - 提取错误消息和错误码

  1. 追踪请求链路

- 按时间排序日志条目 - 识别请求入口(Controller)和出口 - 标记 RPC/Feign 调用和响应

  1. 定位代码问题

- 从异常堆栈提取类名和行号 - 优先关注 cn.abcyun 包下的代码 - 使用 codebase-retrieval 查找对应代码

Step 5: 输出分析报告

生成结构化的分析报告:

## TAPD Bug 分析报告

### Bug 基本信息
- **Bug ID**: xxx
- **标题**: xxx
- **状态**: xxx
- **严重程度**: xxx
- **报告人**: xxx
- **处理人**: xxx

### 分析策略
- 使用策略: A/B/C
- TraceId: xxx(如有)
- 请求时间: xxx(如有)

### 错误摘要
- **错误类型**: xxx
- **错误消息**: xxx
- **发生位置**: `文件路径:行号`

### 调用链路
1. [入口] POST /api/xxx
2. [Service] XxxService.method()
3. [RPC] 调用 xxx 服务
4. [Error] 发生异常

### 问题定位
- **根因分析**: xxx
- **相关代码**:

// 问题代码片段


### 修复建议

1. xxx
2. xxx

Examples

示例 1: Bug 描述中包含 traceId

/tapd-bug https://www.tapd.cn/12345678/bugtrace/bugs/view/1012345678001234567

Bug 描述内容:

用户反馈下单失败,错误信息:系统繁忙,请稍后重试
traceId: 8989a698c36e5189

执行流程:

  1. 解析 URL 获取 workspace_id=12345678, bug_id=1012345678001234567
  2. 调用 TAPD MCP 获取 Bug 详情
  3. 从描述中提取 traceId: 8989a698c36e5189
  4. 调用 sls-trace-analyzer 分析日志
  5. 输出分析报告

示例 2: Bug 描述中包含请求 URL

/tapd-bug https://www.tapd.cn/12345678/bugtrace/bugs/view/1012345678001234568 --env test

Bug 描述内容:

测试环境下单接口报错 500
请求地址:http://32.ftest.abczs.cn/api/v2/patientorders/his/ffffffff0000000035246dd0adec0000/hospital?1768198926187

执行流程:

  1. 解析 URL 获取 workspace_id 和 bug_id
  2. 调用 TAPD MCP 获取 Bug 详情
  3. 从描述中提取请求 URL(含时间戳)
  4. 调用 sls-trace-analyzer(URL 模式)进行日志分析
  5. 输出分析报告

示例 3: 纯文字描述的 Bug

/tapd-bug https://www.tapd.cn/12345678/bugtrace/bugs/view/1012345678001234569

Bug 描述内容:

患者在门诊缴费时,选择医保支付后点击确认,页面提示"医保结算失败",
但实际上 HIS 系统显示已经结算成功。
复现步骤:
1. 登录患者端 APP
2. 选择待缴费订单
3. 选择医保支付
4. 点击确认支付
预期结果:支付成功,跳转到支付成功页面
实际结果:提示"医保结算失败"

执行流程:

  1. 解析 URL 获取 workspace_id 和 bug_id
  2. 调用 TAPD MCP 获取 Bug 详情
  3. 未找到 traceId 或时间戳
  4. 分析描述提取关键词:门诊缴费、医保支付、医保结算
  5. 使用 codebase-retrieval 搜索相关代码
  6. 分析业务逻辑,推断可能原因
  7. 输出分析报告

示例 4: 实际案例 - 处方不展示规格

输入:

/tapd-bug https://www.tapd.cn/43780818/bugtrace/bugs/view/1143780818001109821

Bug 描述内容:

问题概述:处方不展示规格
门店id: ffffffff000000003526121e726a0004
收费单id:ffffffff000000003526dc97b673c003
补充说明:后台没返回药品档案的规格

执行流程:

  1. 解析 URL: workspace_id=43780818, bug_id=1143780818001109821
  2. 调用 TAPD MCP 获取 Bug 详情
  3. 分析描述:无 traceId,无时间戳 URL → 使用策略 C
  4. 提取关键词:处方、规格、药品档案
  5. 使用 codebase-retrieval 搜索相关代码
  6. 定位到 PrescriptionService.java:678-680

问题定位结果:

// PrescriptionService.java:678-680
if (goodsItem.getType() == 2) {
    prescriptionFormItem.setSpecification(...);
}

根因分析: 西药处方的 specification 字段只在 type==2(材料)时设置,普通西药(type=1)未设置规格。

修复建议: 为所有类型药品设置规格,优先使用 GoodsItem.displaySpec 字段。

平台分布

Codex

36.69%
按下载量换算66

Claude

29.88%
按下载量换算54

Cursor

19.47%
按下载量换算35

Gemini CLI

10.05%
按下载量换算18

安全审计

Gen Agent Trust Hub

可疑

Socket

可疑

Snyk

可疑

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。来源安全扫描存在提醒或未通过项,安装前请自行复核。目前只有一个公开来源,建议同时核对源仓库。

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