除錯輔助，包裝 PAL MCP 的 debug 功能，提供系統化問題診斷
npx skills add https://github.com/miles990/skillpkg --skill debug-helperانسخ والصق هذا الأمر في Claude Code لتثبيت المهارة
Agent Skills Package Manager - Install once, use everywhere. Manage, share, and sync AI agent skills across platforms.
Help users configure MCP (Model Context Protocol) servers for Claude Code and other AI platforms.
程式碼審查，包裝 PAL MCP 的 codereview 功能
Git 操作輔助，提供 commit message 規範、分支策略與 PR 指引
在檢查點驗證目標和方向，避免偏離軌道
將任務拆解為可執行的 Milestones，支援 PDCA 循環規劃
| name | debug-helper |
| version | 1.0.0 |
| description | 除錯輔助，包裝 PAL MCP 的 debug 功能，提供系統化問題診斷 |
| author | miles990 |
| tags | ["debugging","troubleshooting","diagnosis","error-handling"] |
| dependencies | {"mcp":[{"package":"pal-mcp-server","required":true,"note":"使用 pal.debug 進行診斷"}]} |
| interface | {"input":[{"name":"error","type":"object","description":"錯誤資訊（訊息、堆疊、上下文）","required":true},{"name":"context","type":"object","description":"相關上下文（程式碼、環境）","required":false}],"output":[{"name":"diagnosis","type":"object","description":"診斷結果"},{"name":"solution","type":"object","description":"解決方案"},{"name":"next_action","type":"string","description":"建議的下一步"}]} |
| triggers | [{"pattern":"執行失敗","description":"任務執行失敗時"},{"pattern":"測試失敗","description":"測試未通過時"},{"pattern":"錯誤訊息","description":"出現錯誤訊息時"}] |
收集錯誤 → 分析原因 → 診斷問題 → 提出解法
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 不重複造輪子，直接使用 PAL MCP 的專業診斷能力 │
│ │
│ 本 Skill 職責： │
│ • 收集錯誤資訊和上下文 │
│ • 調用 PAL debug 進行診斷 │
│ • 整理診斷結果 │
│ • 與 smart-learning-loop 協作（失敗時學習） │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
await mcp__pal__debug({
step: "診斷登入失敗問題",
step_number: 1,
total_steps: 2,
next_step_required: true,
findings: "初始診斷",
hypothesis: "可能是 token 過期",
relevant_files: [
"/path/to/auth.js"
],
model: "gemini-2.5-pro"
})
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 失敗類型 處理方式 │
├─────────────────────────────────────────────────────────────────┤
│ 類型 A: 知識缺口 → smart-learning-loop │
│ ├─ 症狀：不知道怎麼做 │
│ └─ 處方：搜尋技能 → 安裝 → 學習 │
│ │
│ 類型 B: 執行錯誤 → 重新檢查程式碼 │
│ ├─ 症狀：語法錯誤、參數錯誤 │
│ └─ 處方：仔細檢查，修正錯誤 │
│ │
│ 類型 C: 環境問題 → 修復環境 │
│ ├─ 症狀：依賴缺失、版本不符 │
│ └─ 處方：安裝依賴、切換版本 │
│ │
│ 類型 D: 策略錯誤 → 切換策略 │
│ ├─ 症狀：方法不適合當前情境 │
│ └─ 處方：從策略池選擇其他方案 │
│ │
│ 類型 E: 資源限制 → 優化或換方案 │
│ ├─ 症狀：記憶體不足、API 限制 │
│ └─ 處方：優化資源使用、分批處理 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 1. 收集資訊 │
│ → 錯誤訊息、堆疊追蹤、相關程式碼 │
│ │
│ 2. 分類失敗類型 │
│ → 是知識缺口？執行錯誤？環境問題？ │
│ │
│ 3. 調用 PAL debug │
│ → 深度診斷問題根因 │
│ │
│ 4. 提出假設 │
│ → 根據症狀推測原因 │
│ │
│ 5. 驗證假設 │
│ → 測試假設是否正確 │
│ │
│ 6. 提出解法 │
│ → 具體的修正步驟 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
diagnosis:
error_type: "執行錯誤"
category: "B"
symptoms:
- "TypeError: Cannot read property 'map' of undefined"
- "發生在 UserList.jsx:42"
hypothesis: "users 資料在渲染時還沒載入完成"
confidence: "high"
root_cause:
file: "UserList.jsx"
line: 42
issue: "未處理 loading 狀態"
solution:
steps:
- "加入 loading 狀態檢查"
- "在資料載入前顯示 loading UI"
code_fix: |
if (loading) return <Loading />;
if (!users) return null;
return users.map(...)
prevention:
- "使用 TypeScript 確保型別安全"
- "加入單元測試覆蓋 loading 狀態"
next_action: "套用修正並重新測試"
錯誤：TypeError: Cannot read property 'map' of undefined
AI 執行 debug-helper：
1. 收集資訊：
- 錯誤訊息：Cannot read property 'map'
- 位置：UserList.jsx:42
- 程式碼：users.map(...)
2. 分類：類型 B（執行錯誤）
3. 調用 PAL debug
4. 診斷結果：
┌─────────────────────────────────────────────────────┐
│ 🔍 Debug 診斷 │
│ │
│ 問題：users 在渲染時為 undefined │
│ 原因：非同步資料未載入完成就嘗試渲染 │
│ 信心度：高 │
│ │
│ 解法： │
│ 1. 加入 loading 狀態檢查 │
│ 2. 處理 undefined 情況 │
│ │
│ 修正程式碼： │
│ if (!users) return <Loading />; │
│ return users.map(...) │
│ │
│ 預防措施： │
│ • 使用 TypeScript │
│ • 加入 loading 狀態測試 │
└─────────────────────────────────────────────────────┘
要我幫您套用這個修正嗎？
┌─────────────────────────────────────────────────────────────────┐
│ 失敗處理流程 │
│ │
│ [執行失敗] → [debug-helper] → 診斷 │
│ │ │
│ ┌────────────┼────────────┐ │
│ ↓ ↓ ↓ │
│ 類型 A 類型 B-E 無法解決 │
│ ↓ ↓ ↓ │
│ [smart-learning] 修正 詢問用戶 │
│ ↓ ↓ │
│ 學習技能 重新執行 │
└─────────────────────────────────────────────────────────────────┘
當診斷結果是「知識缺口」時：
// 診斷結果
if (diagnosis.category === 'A') {
// 觸發學習迴圈
await smartLearningLoop({
task: currentTask,
gap: diagnosis.root_cause.skill_needed
});
}