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TRACE 프레임워크(Trace, Read, Analyze, Check, Execute)를 사용한 체계적인 디버깅 및 에러 해결입니다. 에러 디버깅, 스택 트레이스(stack traces) 분석, 실패 조사, 근본 원인 분석(root cause analysis) 또는 운영 이슈 트러블슈팅 시 사용합니다.
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استنادا إلى تصنيف SOC المهني
OpenAPI/Swagger 사양, 인증 패턴, 버전 관리 전략 및 모범 사례를 사용하여 RESTful 및 GraphQL API를 설계하고 문서화합니다. 사용 사례: (1) API 사양 생성, (2) REST 엔드포인트 설계, (3) GraphQL 스키마 설계, (4) API 인증 및 권한 부여, (5) API 버전 관리 전략, (6) 문서 생성
코드나 구현 계획을 작성하기 전, 무언가를 생성하거나 개발할 때 사용합니다. 협력적인 질문, 대안 탐색 및 점진적 검증을 통해 거친 아이디어를 구체화된 설계로 발전시킵니다. 명확한 'Mechanical' 프로세스 중에는 사용하지 마십시오.
.NET 코드에서 정적 분석(Static analysis), 보안 스캔(Security scan) 및 종속성 체크(Dependency check)를 수행합니다. 코드 품질, 보안 감사 또는 취약점 탐지가 포함된 작업에서 사용합니다.
dotnet format, prettier 및 기타 포맷팅 도구를 사용하여 코드를 정리합니다. 코드 스타일 수정, 포맷 일관성 유지 또는 커밋 전 코드 준비가 필요한 작업에서 사용합니다.
보안 스캔, 품질 지표 및 모범 사례 분석을 포함한 자동화된 코드 리뷰입니다. 다음을 위한 코드 리뷰 시 사용합니다: (1) 보안 취약점 및 일반적인 공격 벡터, (2) 코드 품질 이슈 및 유지보수 문제, (3) 성능 병목 현상 및 최적화 기회, (4) 모범 사례 및 디자인 패턴, (5) 테스트 커버리지 및 테스트 전략, (6) 문서 품질 및 완전성
.NET/C#의 코딩 규약, 명명 규칙, 레이아웃, C# 12/13/14의 최신 기능 활용 가이드라인을 정의합니다. C#/.NET 코드 작성 시, 클래스·메서드 명명 시, 코드 포맷팅 시, 또는 사용자가 코딩 규약, 명명 규칙, C# 모범 사례, Primary Constructors, Collection Expressions, field 키워드에 대해 언급했을 때 사용합니다.
| name | error-detective |
| description | TRACE 프레임워크(Trace, Read, Analyze, Check, Execute)를 사용한 체계적인 디버깅 및 에러 해결입니다. 에러 디버깅, 스택 트레이스(stack traces) 분석, 실패 조사, 근본 원인 분석(root cause analysis) 또는 운영 이슈 트러블슈팅 시 사용합니다. |
Error Detective는 에러를 효율적으로 식별, 분석 및 해결하기 위해 체계적인 방법론을 적용하는 종합적인 디버깅 SKILL입니다. TRACE 프레임워크와 구조화된 분석 기법을 사용하여 에러의 초기 발견부터 검증된 해결까지 디버깅 과정을 안내합니다.
TRACE는 어떤 에러든 디버깅할 수 있는 체계적인 5단계 접근 방식입니다:
목표: 완전한 에러 정보와 컨텍스트 캡처
전체 에러 메시지 수집
에러 위치 식별
재현 단계 갈무리
목표: 에러 자체에서 모든 정보 추출
에러 구성 요소 파싱
에러 시맨틱 이해
에러 카테고리 식별
목표: 에러 주변의 더 넓은 컨텍스트 이해
코드 분석
데이터 분석
환경 분석
상태 분석
목표: 단순한 증상이 아닌 기저의 이슈 실별
에러 체인 추적
가설 테스트
일반적인 근본 원인
목표: 해결책 구현 및 검증
수정 설계
신중한 구현
철저한 검증
문서화 및 방지
1. 전체 에러 메시지 읽기
2. 에러 유형 및 심각도 식별
3. 에러 재현 가능 여부 확인
4. 영향도 평가 (차단형, 성능 저하, 단순 외관상 문제)
5. 조사 우선순위 결정
1. TRACE 프레임워크를 체계적으로 적용
2. 디버깅 도구 사용 (scripts/debug_helper.py 참조)
3. 가설 생성 및 테스트
4. 진행하면서 발견 사항 문서화
5. 근본 원인으로 좁히기
1. 근본 원인을 해결하는 수정 설계
2. 적절한 에러 핸들링과 함께 구현
3. 로깅 및 검증 추가
4. 철저한 테스트
5. 해결책 문서화
1. 원래의 재현 단계로 수정 사항 검증
2. 관련 기능 테스트
3. 회귀 테스트 추가
4. 문서 업데이트
5. 배포 및 모니터링
AttributeError: 'NoneType' has no attribute 'X'
KeyError: 'key_name'
ImportError / ModuleNotFoundError
IndentationError
TypeError: Cannot read property 'X' of undefined
ReferenceError: X is not defined
Promise rejection / Uncaught (in promise)
SyntaxError: Unexpected token
NullPointerException
ClassNotFoundException
ConcurrentModificationException
import logging
# 구조화된 로깅 설정
logging.basicConfig(
level=logging.DEBUG,
format='%(asctime)s - %(name)s - %(levelname)s - %(message)s'
)
# 컨텍스트와 함께 로깅
logger = logging.getLogger(__name__)
logger.debug(f"Processing item: {item_id}, user: {user_id}")
logger.error(f"Failed to process: {error}", exc_info=True)
# 컨텍스트 정보를 포함한 디버그 출력 추가
print(f"DEBUG: function_name called with {param1=}, {param2=}")
print(f"DEBUG: variable state before operation: {var=}")
print(f"DEBUG: condition check: {condition=}, result: {result=}")
에러 위치가 불분명할 때:
누군가에게(혹은 사물에게) 코드를 한 줄씩 설명하기:
scripts/debug_helper.py 유틸리티는 자동화된 보조 기능을 제공합니다:
# 파일에서 스택 트레이스 파싱
python scripts/debug_helper.py parse-trace error.log
# 에러 패턴 추출
python scripts/debug_helper.py analyze-log application.log
# 디버그 세션 시작 (로그 생성)
python scripts/debug_helper.py session start "Login error investigation"
# 세션에 노트 추가
python scripts/debug_helper.py session note "Tested with different users - same error"
# 해결책과 함께 세션 종료
python scripts/debug_helper.py session close "Fixed: Added null check for user.profile"
접근 방식:
일반적인 원인:
접근 방식:
일반적인 원인:
접근 방식:
일반적인 원인:
접근 방식:
일반적인 원인:
어떤 커밋이 버그를 도입했는지 찾기:
git bisect start
git bisect bad # 현재 버전에 버그가 있음
git bisect good v1.2.0 # v1.2.0 버전은 정상이였음
# Git이 중간 커밋을 체크아웃함
# 테스트 후 good/bad 마킹
git bisect good/bad
# Git이 범인 커밋을 식별할 때까지 반복
git bisect reset
디버깅을 시작하면 사라지는 에러:
전략:
메모리 누수 및 성능 확인:
# Python 메모리 프로파일링
import tracemalloc
tracemalloc.start()
# ... 코드 실행 ...
snapshot = tracemalloc.take_snapshot()
top_stats = snapshot.statistics('lineno')
for stat in top_stats[:10]:
print(stat)
API 및 통합 에러 확인:
도구:
체크 사항:
☐ T - TRACE
☐ 전체 에러 메시지 캡처 완료
☐ 스택 트레이스 수집 완료
☐ 재현 단계 문서화 완료
☐ 환경 식별 완료
☐ R - READ
☐ 에러 유형 식별 완료
☐ 에러 메시지 분석 완료
☐ 에러 카테고리 결정 완료
☐ 관련 에러 확인 완료
☐ A - ANALYZE
☐ 코드 검토 완료
☐ 데이터 조사 완료
☐ 환경 검증 완료
☐ 상태 조사 완료
☐ C - CHECK
☐ 에러 체인 추적 완료
☐ 가설 테스트 완료
☐ 근본 원인 식별 완료
☐ 가정 검증 완료
☐ E - EXECUTE
☐ 수정 설계 완료
☐ 수정 구현 완료
☐ 수정 검증 완료
☐ 방지 대책 추가 완료
영향도 → Low Medium High Critical
빈도 ↓
High Medium High Critical Critical
Medium Low Medium High Critical
Low Low Low Medium High
Rare Backlog Low Medium High
examples/debugging_workflow.md - 단계별 디버깅 프로세스 예시examples/common_errors.md - 자주 발생하는 에러 패턴 및 해결책 카탈로그examples/stack_traces.txt - 분석과 함께 제공되는 스택 트레이스 예시scripts/debug_helper.py - 트레이스 파싱 및 세션 관리를 위한 Python 디버깅 유틸리티기억하세요: 디버깅은 탐정 수사입니다. 체계적이고 인내심을 가지며, 증거가 진실로 당신을 인도하게 하세요. 모든 에러 메시지는 당신의 이해를 기다리고 있는 단서입니다.