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针对AI代理故障的结构化自调试工作流程，包括捕获、诊断、受限恢复和内省报告。
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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
| name | agent-introspection-debugging |
| description | 针对AI代理故障的结构化自调试工作流程，包括捕获、诊断、受限恢复和内省报告。 |
| origin | ECC |
当智能体运行反复失败、消耗令牌却无进展、在相同工具上循环或偏离预期任务时，使用此技能。
这是一个工作流技能，而非隐藏运行时。它教会智能体在升级给人类之前，系统性地自我调试。
激活此技能用于：
请勿将此技能作为以下情况的主要来源：
verification-loop在尝试恢复之前，精确记录失败信息。
捕获内容：
最小捕获模板：
## 失败捕获
- 会话/任务：
- 进行中的目标：
- 错误：
- 最后成功的步骤：
- 最后失败的工具/命令：
- 观察到的重复模式：
- 需验证的环境假设：
在更改任何内容之前，将失败与已知模式匹配。
| 模式 | 可能原因 | 检查 |
|---|---|---|
| 最大工具调用/重复相同命令 | 循环或无退出观察路径 | 检查最后 N 次工具调用是否存在重复 |
| 上下文溢出/推理能力下降 | 无界笔记、重复计划、过大日志 | 检查近期上下文是否存在重复和低信号批量内容 |
ECONNREFUSED / 超时 | 服务不可用或端口错误 | 验证服务健康状态、URL 和端口假设 |
429 / 配额耗尽 | 重试风暴或缺少退避 | 统计重复调用次数并检查重试间隔 |
| 写入后文件缺失/差异过时 | 竞态、工作目录错误或分支漂移 | 重新检查路径、工作目录、git 状态和实际文件是否存在 |
| “修复”后测试仍然失败 | 假设错误 | 隔离确切失败的测试并重新推导错误 |
诊断问题：
使用改变诊断面的最小操作进行恢复。
安全恢复操作：
不要声称不支持的自动修复操作，如“重置智能体状态”或“更新框架配置”，除非你正在当前环境中通过真实工具实际执行这些操作。
受限恢复检查清单：
## 恢复操作
- 选择的诊断方式：
- 采取的最小操作：
- 为何此操作安全：
- 哪些证据能证明修复生效：
以一份使恢复过程对下一个智能体或人类清晰可读的报告结束。
## 代理自调试报告
- 会话/任务：
- 失败原因：
- 根本原因：
- 恢复措施：
- 结果：成功 | 部分成功 | 受阻
- Token/时间消耗风险：
- 是否需要后续跟进：
- 后续需编码的预防性变更：
按顺序优先选择以下干预措施：
错误模式：
正确模式：
verification-loop。continuous-learning-v2。council。workspace-surface-audit。当此技能激活时，不要仅以“我已修复”结束。
始终提供：
Use after a complex task, failure, or when reviewing what was learned. Teaches how to write growth logs that extract reusable patterns — not diary entries.
Design a goal-oriented agent loop, and review it for the ways loops go wrong — spinning and burning tokens, Goodhart-gaming the verifier, or running a wrong answer to completion. Two actions: (1) WRITE a loop — gate whether to build it, define a machine-decidable goal, pick the loop type, pick a skeleton; (2) REVIEW a loop — run it past five failure modes plus decidability, boundaries, fallback, judge independence, and keep-judgment-with-the-human red lines. Use when designing an autonomous agent loop, or when you already have one and worry it will spin, cheat, or run a wrong answer to the end. Complements the mechanism-layer loop skills (autonomous-loops, continuous-agent-loop) by covering the judgment layer they don't. 中文触发：写 loop、设计 loop、做一个 loop、检查 loop 对不对、loop 体检、loop 会不会跑飞、可判定目标、五个崩法、plan build judge。English triggers: design an agent loop, write a loop, check a loop, loop review, prevent a runaway loop, goal-oriented loop, decidable goal, plan/build/judge.
Stop hook that blocks Claude from finishing until quality checks pass. Detects rationalization patterns (surface text heuristics), stale learning logs (filesystem mtime), and low disk space. Complements self-audit by mechanically enforcing learning capture habits.
React Native and Expo app patterns — Expo Router navigation, state separation (server/client/route/form), TanStack Query data fetching with Zod, performant lists, NativeWind/StyleSheet styling, native APIs, and secure storage. Use when building or editing React Native / Expo screens, components, navigation, or data layers.
Instinct-based learning system that observes sessions via hooks, creates atomic instincts with confidence scoring, and evolves them into skills/commands/agents. v2.1 adds project-scoped instincts to prevent cross-project contamination.
Use this skill when writing new features, fixing bugs, or refactoring code. Enforces test-driven development with 80%+ coverage including unit, integration, and E2E tests.