auto-debug

name	auto-debug
description	자동 디버깅 — 에러 로그 → 원인 파일/라인 추적, Docker/Python traceback 분석
user_invocable	true

/auto-debug — 에러 자동 추적

에러가 발생하면 로그를 분석해서 원인을 빠르게 찾습니다.

사용법

/auto-debug last              → 최근 Docker 로그 마지막 에러 추적
/auto-debug logs <lines>      → 마지막 N줄 로그 분석
/auto-debug telegram          → 텔레그램 실패 알림 → 원인 추적
/auto-debug pipeline <topic>  → 특정 토픽 생성 실패 재현 + 디버깅
/auto-debug api <endpoint>    → API 엔드포인트 응답 분석

분석 흐름

1. 로그 수집

   • docker compose logs backend --tail 200
   • assets/_analytics/alerts/last_run.json
   • 텔레그램 실패 알림 메시지

2. Traceback 파싱

   • Python traceback → 파일:라인 자동 추출
   • 마지막 stack frame이 모듈 코드인지 확인
   • 라이브러리 에러면 user code 호출 지점 추적

3. 원인 분류

   • 🔴 환경: API 키 / 쿼터 / 네트워크
   • 🟡 데이터: 입력값 검증 실패, JSON 파싱
   • 🟢 로직: 함수 호출 시그니처, 변수 스코프
   • ⚫ 외부: YouTube API, ElevenLabs, Veo3 응답

4. 자동 수정 제안

   • 단순 typo / import 누락 → 즉시 수정안 제시
   • API 응답 변화 → 어댑터 패턴 제안
   • 복잡한 로직 → Plan 에이전트로 위임

통합 지점

• 텔레그램: notify_failure() 호출 시 자동 트리거 가능
• agent_memory: 반복 실패 → record_failure() 자동 호출
• alert_engine: 아웃라이어 감지 → 디버깅 컨텍스트 첨부

담당 파일

• modules/utils/notify.py (실패 알림 메시지 소스)
• assets/_analytics/alerts/ (알림 이력)
• Docker logs (docker compose logs)
• modules/agent_memory/ (실패 패턴 기록)

예시 출력

[auto-debug last] Docker 로그 분석 중...
🔴 에러 발견: KeyError: 'channel'
   📍 modules/scheduler/auto_deploy.py:413
   📍 호출자: api_server.py:run_auto_deploy()
   💡 원인: agent_context.get('channel') 호출 전 None 체크 누락
   🔧 제안: cuts 결과에 channel 필드 첨부 (cutter/generator.py:325)
   📊 빈도: agent_memory에 동일 패턴 3회 기록