「debug」の検索結果

インシデント発生後の振り返りと根本原因分析を体系的に実施するスキル。 ログファイル解析や技術デバッグが必要な場合は log-debugger を使用すること。 本スキルはインシデント管理プロセス（タイムライン構築、影響評価、 是正措置計画、再発防止策）に特化する。ログデータの分析ではなく、 組織的な振り返りプロセスと是正措置の策定が主目的である。 Use when conducting post-incident reviews without log analysis, creating corrective action plans, or performing organizational root cause analysis focused on process improvement. NOT for log file debugging. Triggers: "post-incident review", "corrective action plan", "incident report作成", "再発防止策", "RCAレポート", "是正措置", "インシデント振り返り"

Use when working with debugging toolkit smart debug

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Draws debug overlays in a running CARLA world via world.debug — points, lines, arrows, bounding boxes, and text strings, each with a colour and lifetime. Use when the user asks to "draw/mark/highlight a point or box in the world", "visualise a path/waypoints", "label a location", or "show something on the map for debugging". Shapes are an overlay, not actors.

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This skill should be used when the user wants to "investigate a bug", "debug an issue", "figure out why something is happening", "find the root cause", "troubleshoot", "強い推論で調査", "仮説を立てて検証", "原因を特定", "バグの原因調査", "なぜ動かないか調べて", "問題を切り分け", "原因不明", "デバッグ", or mentions systematic hypothesis-driven debugging. NOTE: Use this for investigating UNKNOWN causes, not for validating design proposals (use devils-advocate for that).

AVFoundation (AVPlayer / AVPlayerLayer / AVPlayerItemVideoOutput / AVAsset) の落とし穴・文書化されていない実装挙動・debugging チェックリストを集約した reference skill。Swift / Objective-C で AVPlayer を使った動画再生 / seek / scrub / frame stepping を実装・debug するときに発火。VLCKit ではなく **AVFoundation 系** の問題に特化。

Adds debugging capabilities and troubleshoots Pine Script issues in TradingView's opaque environment. Use when scripts have errors, unexpected behavior, need debugging tools added, or require troubleshooting. Triggers on "debug", "fix", "error", "not working", "wrong values", or troubleshooting requests.

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You are a debugging expert specializing in setting up comprehensive debugging environments, distributed tracing, and diagnostic tools. Configure debugging workflows, implement tracing solutions, and establish troubleshooting practices for development and production environments.

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Expert debugger for Next.js + Cloudflare Workers + Supabase stacks. Systematic troubleshooting for auth, caching, workers, RLS, CORS, and build issues. Activate on: 'debug', 'not working', 'error', 'broken', '500', '401', '403', 'cache issue', 'RLS', 'CORS'. NOT for: feature development (use language skills), architecture design (use system-architect).

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Debugs recorded DAG lineage through historical inspection, deterministic decision replay when prerequisites hold, and clearly labeled counterfactual or live re-execution. Activate on "debug DAG", "replay execution", "inspect node state", "compare runs", or "execution diff". NOT for live monitoring (use dag-runtime + websocket-streaming), failure analysis (use dag-ops), or general code debugging.

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Node.jsの処理を途中で止め、変数や実行経路を調べるスキル。非同期処理の停止、不安定なテスト、メモリ増加、CPU負荷の原因調査に使えます。

• 非同期処理が止まる原因を調べたいとき
• 時々失敗するテストを調べたいとき
• 起動時や子プロセスの不具合調査

コマンド実行やファイル編集、入力・終了時のイベントを条件で検知し、危険な操作や機密ファイルの変更に警告・ブロックを設定するルールを作るスキル。

• 危険なコマンドをブロックしたいとき
• 機密ファイルの編集に警告したいとき
• 編集時のデバッグコード検知

複雑な作業や失敗から、根本原因、次回の行動、問題を見分ける兆候を抽出し、再利用できる学習記録にまとめます。同じ原因の既存記録との重複も整理します。

• 複雑な作業後に学びを残したいとき
• 障害調査の原因と教訓の記録
• 同じ原因の学習記録を統合したいとき

Node.jsの処理を途中で止め、変数や関数の呼び出し経路から不具合を調べるスキル。端末でのステップ実行、状態収集の自動化、性能調査を支援します。

• Node.jsテストの途中の状態確認
• 関数の呼び出し経路と変数の調査
• 非同期処理の停止箇所を調べたいとき

Debug, patch, and verify failed Agent QA runs from MCP evidence, artifacts, logs, and local code without hiding product or infrastructure defects.

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Debug complex issues using competing hypotheses with parallel investigation, evidence collection, and root cause arbitration. Use this skill when debugging bugs with multiple potential causes, performing root cause analysis, or organizing parallel investigation workflows.

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Debug failing Power Automate cloud flows using the FlowStudio MCP server. The Graph API only shows top-level status codes. This skill gives your agent action-level inputs and outputs to find the actual root cause. Load this skill when asked to: debug a flow, investigate a failed run, why is this flow failing, inspect action outputs, find the root cause of a flow error, fix a broken Power Automate flow, diagnose a timeout, trace a DynamicOperationRequestFailure, check connector auth errors, read error details from a run, or troubleshoot expression failures. Requires a FlowStudio MCP subscription — see https://mcp.flowstudio.app

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Hypothesis-driven debugging methodology for hard bugs. Use this skill whenever you're investigating non-trivial bugs, unexpected behavior, flaky tests, or tracing issues through complex systems. Activate proactively when debugging requires more than a quick glance — especially when the first attempt at a fix didn't work, when behavior seems "impossible", or when you're tempted to blame an external system (model, API, library) without evidence.

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Debug inference clients that use an attached provider and its native endpoint, including hosted APIs and host-local Ollama, vLLM, SGLang, TRT-LLM, LM Studio, or NIM. Use for provider attachment, endpoint policy, credential substitution, topology, and migration from the removed managed inference endpoint. Trigger keywords - debug inference, managed inference endpoint, local inference, ollama, lm studio, vllm, sglang, trtllm, NIM, inference failing, model server unreachable, credential_endpoint_mismatch, host.openshell.internal.

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Debug why an OpenShell gateway deployment is unhealthy, unreachable, or unable to create sandboxes. Use for gateway health failures, Docker/Podman runtime issues, Helm failures, Kubernetes scheduling, TLS or auth, gateway interceptors, supervisor middleware startup or runtime failures, external compute-driver sockets, VM drivers, or sandbox startup. Trigger keywords - debug gateway, gateway failing, deployment failing, helm install failing, cluster health, gateway health, gateway not starting, health check failed, sandbox pending, docker driver, podman driver, kubernetes driver, external driver, compute driver socket, gateway interceptor, supervisor middleware, middleware failed, vm driver.

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Battle-tested PyTorch training recipes for all domains — LLMs, vision, diffusion, medical imaging, protein/drug discovery, spatial omics, genomics. Covers training loops, optimizer selection (AdamW, Muon), LR scheduling, mixed precision, debugging, and systematic experimentation. Use when training or fine-tuning neural networks, debugging loss spikes or OOM, choosing architectures, or optimizing GPU throughput.

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Analyzes DWARF debug information in compiled binaries. Use when inspecting .debug_* sections, DIE trees, or DW_TAG_/DW_AT_ entries with dwarfdump/llvm-dwarfdump or readelf, verifying debug info with llvm-dwarfdump --verify, answering DWARF standard questions, or writing code that parses DWARF (libdwarf, pyelftools, gimli).

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Browser debugging, performance profiling, and automation via Chrome DevTools MCP. Use when user says "debug this page", "take a screenshot", "check network requests", "profile performance", "inspect console errors", or "analyze page load". Do NOT use for full E2E test suites (use playwright-skill) or non-browser debugging.

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Debug local Rust services in this repository by starting the crate's binary with debug logging, tailing service logs, and using those logs to answer runtime questions. Use when Codex needs to investigate service startup, runtime behavior, errors, or logs for a Rust binary in a crate.

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Deterministic debugging with rr record-replay. Use when debugging crashes, ASAN faults, or when reverse execution is needed. Provides reverse-next, reverse-step, reverse-continue commands and crash trace extraction.

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