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sharklandysharklandy/claude-code-starter-kit/skills/process/systematic-debugging/SKILL.md

systematic-debugging

Skill0 starsChanged 4 months agoMITView on GitHub

Generic runbook to diagnose any bug or unexpected behavior. Trigger whenever asked to fix a bug, investigate an error, or explain why something isn't working — before proposing a fix.

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Other files people use alongside this one.

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  • Leodorareluctant259Skill

    chinese-code-review

    中文代码审查规范——在保持专业严谨的同时,用符合国内团队文化的方式给出有效反馈

    Also in 8 projects that use this

  • Leodorareluctant259Skill

    chinese-commit-conventions

    中文 Git 提交规范 — 适配国内团队的 commit message 规范和 changelog 自动化

    Also in 8 projects that use this

  • obraSkill

    diagnosing-superpowers

    Use when a superpowers session went wrong and your human partner wants to know why — repeated work, ignored plans, stumbles, poor results, a skill that didn't fire, "it took too long", "why is it so expensive", "what is it doing" — or wants to build a bug report for the superpowers maintainers, for the current session or a past one identified by id or path, on any harness.

    Also in 20 projects that use this

  • mjunaidcaSkill

    building-chatgpt-apps

    Guides creation of ChatGPT Apps with interactive widgets using OpenAI Apps SDK and MCP servers. Use when building ChatGPT custom apps with visual UI components, embedded widgets, or rich interactive experiences. Covers widget architecture, MCP server setup with FastMCP, response metadata, and Developer Mode configuration. NOT when building standard MCP servers without widgets (use building-mcp-servers skill instead).

    Also in 4 projects that use this

  • mjunaidcaSkill

    building-chat-interfaces

    Build AI chat interfaces with custom backends, authentication, and context injection. Use when integrating chat UI with AI agents, adding auth to chat, injecting user/page context, or implementing httpOnly cookie proxies. Covers ChatKitServer, useChatKit, and MCP auth patterns. NOT when building simple chatbots without persistence or custom agent integration.

    Also in 4 projects that use this

  • +2 more from Leodorareluctant259
  • +5 more from mjunaidca

The file

Files
SKILL.md
<!-- Skill générique de la "vague 2" (par opposition aux skills orientés cas d'usage de la vague 1) -->

Runbook de débogage systématique (générique)

  1. Reproduire de façon fiable. Écrire ou identifier le scénario minimal qui déclenche le bug de façon déterministe (input, état, séquence d'actions). Ne pas passer à l'étape suivante tant que la reproduction n'est pas fiable — un bug qu'on ne peut pas reproduire à volonté ne peut pas être vérifié comme corrigé ensuite.
  2. Isoler la cause.
    • Formuler une hypothèse précise avant chaque test, pas une exploration au hasard.
    • Utiliser la bissection quand c'est possible : git bisect pour trouver le commit introducteur, ou couper le scénario de reproduction en deux pour localiser la portion fautive.
    • Ajouter des logs ou des points d'arrêt ciblés sur l'hypothèse en cours, pas partout dans le code.
    • Éliminer les hypothèses une par une ; ne jamais conclure sur la cause sans l'avoir confirmée par une observation directe (log, valeur inspectée, test qui échoue puis passe).
  3. Corriger la cause racine, pas le symptôme observé en premier — si le correctif le plus simple ne fait que masquer l'effet sans traiter la cause identifiée à l'étape 2, le signaler explicitement.
  4. Vérifier le correctif contre le scénario de reproduction original de l'étape 1, puis contre la suite de tests existante (voir le skill verify-code-change) pour écarter toute régression.
  5. Capitaliser : si le bug révèle un piège récurrent ou une zone du code particulièrement fragile, l'ajouter à la section Gotchas du skill le plus pertinent pour ce projet (voir docs/guide-complet.md, Partie 1.6).

Gotchas

  • Un bug qui "disparaît" après un redémarrage ou un simple retry n'est pas résolu — c'est souvent le signe d'un état partagé ou d'une condition de course ; documenter précisément dans quelles conditions il disparaît plutôt que de classer l'incident comme clos.
  • La première hypothèse plausible n'est pas toujours la bonne : si le correctif proposé ne change rien à la reproduction de l'étape 1, revenir à l'étape 2 plutôt que d'empiler un second correctif par -dessus le premier.
  • Les outils de debug propres au projet (profiler, dashboard de logs, réplica de prod en lecture seule...) déjà utilisés avec succès sont consignés par le subagent bug-investigator dans sa mémoire de projet (.claude/agent-memory/bug-investigator/) — la consulter avant d'improviser une instrumentation à la main.

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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.