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Agent Skill · 研究检索

troubleshooting-assistant(故障排除助手)

troubleshooting-assistant 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。

troubleshooting-assistant 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 56,238。

总安装 461周安装 19GitHub Stars 96下载 150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:troubleshooting-assistant(故障排除助手)
来源仓库:https://github.com/robthepcguy/claude-patent-creator
仓库路径:skills/troubleshooting-assistant
安装命令:
npx skills add https://github.com/robthepcguy/claude-patent-creator --skill troubleshooting-assistant
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/robthepcguy/claude-patent-creator --skill troubleshooting-assistant

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。

故障排除助手技能用于查找、检索和筛选相关信息,支持基于关键词和任务场景的线索定位。适用于 Codex、Claude、Cursor、Gemini CLI 中需要快速获取候选结果的研究类任务。通过 npx skills add 命令从指定 GitHub 仓库安装,需结合原始 README 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操作。该技能归类于研究检索类别,适合技术支持和问题诊断场景。

来源仓库内路径:skills/troubleshooting-assistant

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/robthepcguy/claude-patent-creator --skill trou…;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

troubleshooting-assistant 怎么安装?

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

troubleshooting-assistant 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。

troubleshooting-assistant 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。

troubleshooting-assistant 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。

troubleshooting-assistant 用的人多吗?

公开数据是累计安装 461 次,近一周安装 19 次,下载 150 次,GitHub 96 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。

troubleshooting-assistant 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
troubleshooting-assistant

故障排除助手 · 本页

46196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

Troubleshooting Assistant Skill

Expert diagnostic system for identifying and resolving Claude Patent Creator issues.

When to Use

System not working, error messages, slow performance, MCP server not loading, search returns no results/errors, GPU not detected, BigQuery auth fails, index build fails, tests failing, unexpected behavior.

Troubleshooting Methodology

Problem Reported
  |
[1] Gather Information (errors, recent changes, system state)
  |
[2] Reproduce Issue (minimal test case, consistent?)
  |
[3] Isolate Component (which part failing? dependencies?)
  |
[4] Diagnose Root Cause (check logs, test components, verify config)
  |
[5] Apply Fix (targeted solution, verify works)
  |
[6] Prevent Recurrence (document, add monitoring, update checks)

Common Issues & Quick Fixes

IssueQuick Fix
MCP server not loadingclaude mcp list -> Re-register if missing
GPU not detectedReinstall PyTorch with CUDA
BigQuery auth failsgcloud auth application-default login
Index not foundpatent-creator rebuild-index
Import errorsActivate venv: venv\Scripts\activate
Slow searchesCheck GPU usage, reduce top_k, disable HyDE
Irrelevant resultsRephrase query with MPEP terminology

Detailed Issue Guides

MCP Server Issues

Problems: Server not loading, tools don't work/return errors

  • 5-step diagnostic workflow
  • Path verification and correction
  • Dependency troubleshooting
  • Server restart procedures

GPU & BigQuery Issues

Problems: GPU not detected, slow performance, BigQuery auth fails, query timeouts

  • CUDA detection and PyTorch reinstallation
  • Performance diagnostics and optimization
  • BigQuery authentication and permissions
  • Timeout configuration

Index, Dependencies & Configuration

Problems: Index not found, build fails, ModuleNotFoundError, import errors, env vars not loading, irrelevant search results

  • Index rebuild procedures
  • OOM (Out of Memory) solutions
  • Virtual environment activation
  • Pydantic validation errors
  • Configuration troubleshooting
  • Search quality tuning

Diagnostic Tools

Health Check Suite

# Full system health
patent-creator health

# Individual components
python scripts/test_gpu.py
python scripts/test_bigquery.py
python scripts/test_analyzers.py
python scripts/test_install.py

Component Isolation

# Test MPEP search
python -c "from mcp_server.mpep_search import MPEPIndex; \
           index = MPEPIndex(); \
           print('OK' if index.search('test', top_k=1) else 'FAILED')"

# Test BigQuery
python -c "from mcp_server.bigquery_search import BigQueryPatentSearch; \
           search = BigQueryPatentSearch(); \
           print('OK' if search.search_patents('neural network', limit=1) else 'FAILED')"

# Test analyzers
python -c "from mcp_server.claims_analyzer import ClaimsAnalyzer; \
           analyzer = ClaimsAnalyzer(); \
           print('OK' if analyzer.analyze('1. A test claim.') else 'FAILED')"
  • Log analysis (debug mode)
  • MCP communication debugging
  • Performance profiling
  • Memory profiling
  • Issue escalation procedures

Best Practices for Prevention

  1. Regular health checks (weekly patent-creator health)
  2. Monitor logs for warnings/errors
  3. Keep dependencies updated (test before deploying)
  4. Backup before changes (especially index rebuilds)
  5. Document modifications
  6. Test after changes (run test suite)
  7. Version control (use git)
  8. Environment consistency (same Python/CUDA versions)

Quick Reference

Most Common Errors

ErrorCategorySolution
"Tool not found"MCPclaude mcp list
"ModuleNotFoundError"DependenciesActivate venv, reinstall
"CUDA not available"GPUReinstall PyTorch with CUDA
"Permission denied" (BigQuery)Authgcloud auth application-default login
"Index not found"Indexpatent-creator rebuild-index
"Out of memory"Index BuildReduce batch size
"Validation error"InputCheck Pydantic model parameters

Diagnostic Commands

# System health
patent-creator health

# Test components
python scripts/test_gpu.py
python scripts/test_bigquery.py
python scripts/test_install.py

# Check registration
claude mcp list

# Check paths
patent-creator verify-config

# Enable debug logging
export PATENT_LOG_LEVEL=DEBUG

平台分布

Codex

36.92%
按下载量换算55

Claude

31.32%
按下载量换算47

Cursor

18.58%
按下载量换算28

Gemini CLI

8.97%
按下载量换算13

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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