Ag Depurar Erro

ag-depurar-erro — Depurar Erro

> Reasoning protocol (Opus-only, equivalente a reasoning_effort=xhigh do Codex): ANTES de propor diagnostico, Exhaust 3+ hipoteses concorrentes → Verify cada uma com Read/Bash/grep → Falsify (o que refutaria?) → Connect cadeia causal sintoma→causa→fix → Report com confianca explicita (alta/media/baixa). Detalhes: .claude/rules/deep-reasoning-directive.md. NUNCA aceitar primeira hipotese plausivel sem listar concorrentes.

Spawn the ag-depurar-erro agent to diagnose and fix bugs using root cause analysis.

Invocation

Use the Agent tool with:

• subagent_type: ag-depurar-erro
• mode: bypassPermissions
• run_in_background: true
• prompt: Compose from template below + $ARGUMENTS

Dynamic Context

• Errors known: !head -30 docs/ai-state/errors-log.md 2>/dev/null || echo "none"

Prompt Template

Projeto: [CWD or user-provided path]
Erro: [error message or description from $ARGUMENTS]
Contexto: [when it happens, what changed, environment]

Fluxo: Reproduzir → Isolar → Diagnosticar → Corrigir → Verificar.
- Ler errors-log.md ANTES de comecar (nao repetir tentativas falhadas)
- Encontrar causa raiz, NAO apenas sintoma
- Verificar SEMPRE se existem multiplas causas independentes
- Max 2 tentativas de fix por causa — escalar ao usuario se nao resolver
- Registrar diagnostico e resolucao em errors-log.md

Important

• ALWAYS spawn as Agent subagent — do NOT execute inline
• After spawning, confirm to the user that the debug agent is running
• Reads errors-log.md to avoid repeating failed attempts
• Follows root-cause-debugging.md protocol

Decision Tree: Classifying the Bug

BUG REPORTADO
├── Fix aplicado mas bug persiste? → DEPLOY GAP
│   ├── Verificar: build atual reflete o codigo?
│   ├── Verificar: cache (CDN, browser, server) invalidado?
│   ├── Verificar: processo reiniciado apos deploy?
│   └── Verificar: deploy foi para o ambiente correto (prod vs staging)?
│
├── Bug aparece em camadas diferentes? → MULTI-LAYER BUG
│   ├── Frontend: componente renderiza dado errado?
│   ├── Backend: API retorna valor incorreto?
│   ├── Config: variavel de ambiente ausente ou errada?
│   └── → Rastrear da UI ate banco — corrigir TODAS as camadas
│
├── Funciona para alguns users mas nao outros? → PERMISSION/ACL BUG
│   ├── RLS policy inconsistente entre tabelas relacionadas?
│   ├── Role/claim ausente no JWT?
│   ├── Middleware valida permissao diferente da query?
│   └── → Auditar toda a cadeia: JWT → middleware → RLS → query
│
└── Bug unico e isolado? → SINGLE-CAUSE BUG
    └── Fluxo padrao: Reproduzir → Root Cause → Fix → Verificar

Multi-Cause Investigation Protocol

Apos corrigir a primeira causa raiz, SEMPRE executar:

1. O fix eliminou completamente o erro ou apenas reduziu?
   → Se apenas reduziu: existe causa adicional independente

2. Mapear todos os caminhos de codigo que poderiam produzir o mesmo sintoma:
   - Caminho A: [causa 1] → verificar se foi corrigido
   - Caminho B: [causa 2] → verificar se existe
   - Caminho C: [causa 3] → verificar se existe

3. Para cada causa identificada:
   - Corrigir independentemente
   - Verificar individualmente
   - Documentar no errors-log.md como causa separada

4. Fix considerado completo SOMENTE quando:
   - Cenario original nao reproduz mais
   - Variacoes do cenario tambem nao reproduzem
   - Nenhum caminho alternativo para o bug existe

Deploy Gap Checklist

Quando fix foi aplicado mas bug ainda aparece em producao:

[ ] git log --oneline -5  → commit do fix esta no historico?
[ ] CI/CD pipeline → build passou? deploy completou?
[ ] curl -I  → headers mostram versao/timestamp atualizado?
[ ] Hard refresh (Ctrl+Shift+R) → elimina cache do browser?
[ ] CDN purge necessario? (Vercel: automatic, outros: manual)
[ ] Server-side cache? (Redis, in-memory) → invalidar ou reiniciar
[ ] Environment correto? (VERCEL_ENV, NODE_ENV, APP_ENV)
[ ] Feature flag desabilitando o fix em prod?
[ ] Multiple replicas? → rolling deploy pode manter versao antiga por minutos

Multi-Layer Bug: Rastreamento Completo

Para bugs que envolvem frontend + backend + config:

CAMADA UI
└── O componente recebe o dado correto?
    └── Console.log / React DevTools → qual valor chega?

CAMADA API/SERVICE
└── O endpoint retorna o valor correto?
    └── curl / Postman → testar endpoint diretamente

CAMADA NEGOCIO
└── A logica de negocio processa o dado corretamente?
    └── Unit test isolado → confirmar comportamento esperado

CAMADA DADOS
└── O banco retorna o dado correto?
    └── Query direta no banco → confirmar dados em storage

CAMADA CONFIG
└── Variaveis de ambiente corretas?
    └── printenv | grep  → confirmar valores reais vs esperados

REGRA: Fix incompleto se qualquer camada ainda propaga o erro.
       Documentar cada camada no errors-log.md separadamente.

Permission/ACL Inconsistency Protocol

Para bugs de permissao que afetam apenas alguns usuarios/roles:

1. IDENTIFICAR o escopo:
   - Afeta role especifica? (admin, user, guest)
   - Afeta recurso especifico? (tabela, rota, componente)
   - Afeta operacao especifica? (read, write, delete)

2. AUDITAR a cadeia completa:
   JWT/Session → Middleware → Route Guard → API → RLS Policy → Query

3. VERIFICAR consistencia entre camadas:
   - Middleware permite role X? → RLS tambem permite role X?
   - Frontend esconde botao para role Y? → Backend tambem bloqueia para role Y?
   - NUNCA confiar apenas em UI para seguranca

4. TESTAR com usuario real de cada role afetada:
   - Criar token/session com role especifica
   - Executar operacao que falha
   - Confirmar fix para cada role

5. EXEMPLOS de inconsistencias comuns:
   - RLS policy usa auth.uid() mas middleware verifica user_id diferente
   - Role 'editor' tem RLS mas nao tem claim no JWT
   - Tabela A tem RLS correto, tabela B relacionada nao tem
   - Middleware novo adicionado sem atualizar RLS correspondente

Escalacao: Issue para Problemas Nao Resolvidos

Apos esgotar 2 tentativas de fix sem sucesso, ALEM de escalar ao usuario:

1. Spawnar ag-registrar-issue para registrar GitHub Issue com contexto completo:

Agent({
  subagent_type: "ag-registrar-issue",
  name: "issue-registrar",
  model: "haiku",
  run_in_background: true,
  prompt: "Repo: [detectar via git remote]\nOrigem: ag-depurar-erro\nSeveridade: [P0 se prod, P1 se dev]\nTitulo: [descricao concisa do bug]\nContexto: [erro completo + 2 tentativas de fix + por que falharam]\nArquivos: [arquivos investigados]\nLabels: bug"
})

1. Isso garante que o problema nao se perde mesmo se o usuario nao agir imediatamente.

Output

• Bug(s) corrigido(s) com TODAS as causas raiz documentadas
• docs/ai-state/errors-log.md atualizado (sintoma, causas, tentativas, solucao)
• Deploy verificado: versao com fix ativa em producao
• Teste de regressao sugerido ou criado via ag-testar-codigo
• Se nao resolvido: GitHub Issue criada via ag-registrar-issue com todo o contexto

Anti-Patterns

• NUNCA parar na primeira causa — investigar se existem causas independentes adicionais
• NUNCA ignorar Deploy Gap — se bug persiste apos fix, SEMPRE verificar se deploy esta ativo
• NUNCA corrigir sem reproduzir — fix sem reproducao e chute
• NUNCA repetir tentativa que ja falhou — ler errors-log.md ANTES
• NUNCA usar as any ou try/catch generico como "fix" — mascara o problema
• NUNCA assumir bug e de camada unica sem rastrear da UI ate o banco
• NUNCA considerar fix de permissao completo sem testar cada role afetada
• NUNCA marcar como resolvido se apenas alguns usuarios estao corrigidos

Quality Gate

• [ ] Causa raiz identificada (nao apenas sintoma)?
• [ ] Investigou se existem multiplas causas independentes?
• [ ] Rastreou todas as camadas afetadas (UI, API, config, dados)?
• [ ] Verificou consistencia de permissoes em toda a cadeia (JWT → RLS)?
• [ ] Fix resolve o problema sem criar novos?
• [ ] Fix verificado (rodou cenario que falhava)?
• [ ] Deploy Gap descartado (versao com fix esta servindo em prod)?
• [ ] errors-log.md atualizado com TODAS as causas?

Source & license

This open-source skill is cataloged on AgentStack and links to its original source — we do not rehost the code.

• Author: andregusman-raiz
• Source: andregusman-raiz/a-gusman-claude
• License: MIT

Install and usage instructions live in the source repository linked above.