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Troubleshooting

skill-davidyichengwei-agentic-engineering-framework-troubleshooting · by davidYichengWei

问题排查。当用户遇到编译错误、运行时异常、单测失败、流水线报错、现网告警等需要定位问题时触发。

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✓ scanned · ✓ verified — works with Claude Code, Cursor, and more.

Security review

✓ Passed

No issues found. Passed automated security review. · v0.1.0 How review works →

  • ✓ Prompt-injection patterns
  • ✓ Secret / credential exfiltration
  • ✓ Dangerous shell & filesystem operations
  • ✓ Untrusted network calls
  • ✓ Known-malicious package signatures

What it can access

  • ✓ Network access No
  • ✓ Filesystem access No
  • ✓ Shell / process execution No
  • ✓ Environment & secrets No
  • ✓ Dynamic code execution No

From automated source analysis of v0.1.0. “Used” means the capability is present in the source — more access means more to trust, not that it’s unsafe.

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问题排查 (Troubleshooting)

Iron Law

NO ASSUMPTIONS. NO FIX WITHOUT ROOT CAUSE.
  1. 禁止假设：所有结论必须基于代码 + 用户提供的 log，不得凭经验猜测
  2. 未找到根因，禁止提修复建议

核心约束

  1. AI 无法访问用户环境：只能看用户发来的信息 + codebase 代码
  2. 让用户执行命令：命令必须用代码块输出，方便复制
  3. 输出目标：根因 + 修复建议（不自己修复）

Log 不足时的处理

禁止在缺少 log 的情况下猜测根因。

当用户提供的 log 不足以定位问题时：

  1. 在代码中找关键 log：定位相关代码路径，找出能区分不同故障场景的 log 语句
  2. 提供 grep 命令：告诉用户如何从日志文件中提取关键信息

示例：

# 查找某个错误码相关的日志
grep -E "error_code|ErrorCode" /path/to/log | head -50

# 查找某个函数调用前后的上下文
grep -B5 -A10 "FunctionName" /path/to/log

# 按时间范围过滤
grep "2025-01-29 10:3[0-9]" /path/to/log | grep -i error

要点：

  • 明确告诉用户 grep 什么关键字
  • 说明这个 log 能帮助确认/排除什么

排查记录

流水线/现网问题排查时，创建排查记录文档实时跟踪进度。

判断是否创建：询问用户问题类型：

  • 流水线报错 / 现网告警 → 创建排查记录
  • 开发调试中的问题 → 不创建，直接排查

模板位置：[reference/troubleshooting-log-template.md](reference/troubleshooting-log-template.md)

创建方式：

cp skills/troubleshooting/reference/troubleshooting-log-template.md \
   troubleshooting-[问题简述]-$(date +%Y%m%d).md

记录要点：

  • 每个重要发现立即记录（日志、代码位置、中间结论）
  • 每次有新进展必须更新文档：新发现的 log、代码分析结果、排除的假设
  • 同步更新待确认点：哪些假设已验证、哪些还需确认、下一步要做什么
  • 定位后补充根因和证据链

Red Flags：瞎猜信号

| 危险想法 | 正确做法 | |----------|----------| | "看起来像是 X" | 有什么证据？让用户验证 | | "试试改 Y 看看" | 这是猜测，不是诊断 | | "应该是 Z 导致的" | "应该"不是证据 |

排查流程

1. 收集信息

| 必须收集 | 深度排查额外收集 | |----------|------------------| | 错误日志、堆栈、错误码 | 时间线、环境差异 | | 复现条件、触发步骤 | 是否间歇性发生 | | 代码版本、最近变更 | 完整服务拓扑 |

代码上下文调研（必须）：调用 codebase-researcher subagent 调研问题相关的代码上下文，包括：

  • 报错涉及的函数/模块的实现逻辑和调用链
  • 相关数据结构和状态流转
  • 上下游模块的交互方式

信息不足时主动追问，不要猜测。

2. 假设-验证循环

形成假设 → 让用户验证 → 确认或否定 → 迭代

3+ 轮失败规则：连续 3 轮假设被否定 → 停止猜测，扩大信息收集范围。

3. 历史案例（深度排查时）

流水线/现网问题时，在 reference/cases/ 搜索匹配案例：

  • 提取错误关键字（错误码、异常类型、模块名）
  • 匹配 symptoms.keywords
  • 按案例诊断步骤验证

4. 模块专项排查

根据项目需要，可在 reference/ 下为特定模块添加专项排查资料。

输出格式

  • 开发调试问题：直接在对话中输出根因和修复建议
  • 流水线/现网问题：更新排查记录文档，格式参见 [troubleshooting-log-template.md](reference/troubleshooting-log-template.md)

案例沉淀

复杂/代表性问题排查后，按 [casetemplate.md](reference/cases/casetemplate.md) 沉淀到 reference/cases//。

强制规则

| 规则 | 说明 | |------|------| | 禁止假设 | 结论必须基于代码 + log，不得凭经验猜测 | | Iron Law | 未找到根因，禁止提修复建议 | | 禁止缺 log 猜根因 | log 不足时，从代码中找关键 log 并提供 grep 命令，不得猜测 | | 代码上下文调研 | 必须调用 codebase-researcher subagent 调研问题相关代码 | | 实时更新文档 | 每次新进展/新结论必须更新排查记录，同步维护待确认点 | | 假设验证 | 让用户验证，不脑补结果 | | 3+ 轮规则 | 连续失败则扩大范围 |

Source & license

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

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

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Versions

  • v0.1.0 Imported from the upstream source.

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