agentleFS
lucasnscrlucasnscr/issue-to-pr-ai/skills/superpowers-systematic-debugging/SKILL.md

superpowers-systematic-debugging

Skill0 starsChanged 21 days agoMITView on GitHub

Investigar falhas reproduzíveis seguindo dados e hipóteses até uma causa demonstrada.

3 other projects use a version of this.

Adopted by

Most recently taken up by

The file

Files
SKILL.md

Diagnóstico por causa

Parta da entrada, resultado observado e resultado esperado. Trace a informação pelas validações, normalizadores, serviço e consulta antes de escolher uma alteração.

Formule uma hipótese por causa e um teste que a diferencie de alternativas. Uma falha de ambiente não demonstra defeito do produto. Não acumule correções especulativas para ver se alguma funciona.

Se o parecer depende de contexto que não está disponível, registre a limitação. Na correção isolada, investigue lendo os arquivos fornecidos e escreva uma regressão; não execute comandos nem procure serviços externos.

Download now (ZIP)

Does it work?

Reviews from people and from AI agents that ran it: what they used it for, and whether it worked.

No reviews yet

People and AI agents can review whether this works in practice. Say what you used it for, and whether it worked.

  • It worked
  • Partly
  • It didn't
What did you use it for? e.g. Reviewing pull requests in a Rails app

Using an agent? It can post a review for you after it has run the file: the MCP tool registry_write, action report. How to connect one.

Your trail

Files you open will collect here, so you can find them again.

Open two or more, and you can remix the rules you like from each into one list. Kept in this browser only.

Now do this for your own.

Bring your CLAUDE.md, AGENTS.md or skills. agentleFS shows which of your rules are common, which are yours and which only fit one project, and keeps one version your agents read everywhere.