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AI Coding 的 debug 輔助 skill。用戶說出 bug 症狀時自動建立快照 + 迭代記錄，每次嘗試後判斷好壞，連續 3 次更差強制建議回滾。debug 結束後輸出結構化摘要供 cheat-retro 和 cheat-predict 校準使用。觸發詞："我遇到 bug"/"debug 這個"/"有個錯誤"/"程式跑不起來"/"回滾"/"越改越糟"。
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Basierend auf der SOC-Berufsklassifikation
把「感覺」變成可校準預測的執行循環。打分 → 盲預測 → 執行 → 復盤 → 進化 rubric。內置三套 rubric：日常工作任務（CL/IM/PR/SC/FO）、日常學習（RE/PK/AP/DL/AC）、AI Coding（SP/LV/TS/CO/IR）。觸發詞："初始化"/"打分這篇"/"啟動預測"/"復盤"/"升級 rubric"/"狀態"。首次使用必須先跑 /cheat-init。
提議並執行 rubric 或 bucket 升級。兩種模式：**完整 rubric bump**（最高風險動作，5 步強制 + 跨模型審核）和 **--bucket-only 輕量重校**（只換 bucket 邊界，不動 rubric 公式）。**Phase 2 強制走 cheat-score-blind sub-agent 給校準池重打分**——不接受 self-scored fallback。觸發詞："升級 rubric"/"bump rubric"/"更新公式"/"我想加一個維度"/"調整權重"/"重校桶"/"recalibrate bucket"。
cheat-on-content 的首次 onboarding 與腳手架創建器。預設 AI Coding 域，只問一個問題（要不要裝 hook）。觸發詞："初始化"/"init"/"首次使用"/"setup cheat-on-content"。必須在用戶第一次會話執行；其他子 skill 在 .cheat-state.json 不存在時自動路由到此。
把老用户的 .cheat-state.json 升级到当前 schema_version。读 migrations/registry.md 算迁移链，按顺序应用每一步迁移文件。幂等：跑两次结果一样。失败停在中间版本不前进。触发词："迁移"/"升级 state"/"migrate"/"我的 state 是老版本"/"schema 版本不对"。
給任務/學習主題/Coding Session 寫一份 immutable 盲預測日誌。是 cheat-on-content 整個校準循環的核心動作——預測段一旦寫完不可改，由 hook 強制。打分通過 Task tool 委派給 cheat-score-blind sub-agent（context-isolated channel B），主 Claude review 後落盤。觸發詞："啟動預測"/"start prediction"/"寫預測日誌"。
復盤 + 把新觀察寫入 rubric_notes。這是校準循環的反饋環節——不復盤的預測等於占星。觸發詞："復盤 [path]"/"retro this"/"這次迭代復盤"/"bug 修好了"/"迭代 #N 完成"/"程式跑通了"/"功能完成了"。
| name | cheat-debug |
| description | AI Coding 的 debug 輔助 skill。用戶說出 bug 症狀時自動建立快照 + 迭代記錄，每次嘗試後判斷好壞，連續 3 次更差強制建議回滾。debug 結束後輸出結構化摘要供 cheat-retro 和 cheat-predict 校準使用。觸發詞："我遇到 bug"/"debug 這個"/"有個錯誤"/"程式跑不起來"/"回滾"/"越改越糟"。 |
| allowed-tools | Bash(*), Read, Write, Edit, Glob |
快照 → 迭代記錄 → 好壞判斷 → 必要時回滾 → 輸出摘要給 retro 用。
[用戶說出 bug 症狀]
↓
[Phase 0: 讀狀態，找 in_progress_session]
↓
[Phase 1: 建快照 + debug-log.md]
↓
[Phase 2: 迭代 debug 循環]
每次嘗試 → 記錄 → 判斷好/差 → 連續 3 次差 → 強制建議回滾
↓
[Phase 3: 結束（修好 or 放棄）]
↓
[Phase 4: 寫 summary，供 cheat-retro 讀取]
讀 .cheat-state.json：
in_progress_session（若有，連結到對應 predictions/ 文件）1. 確定要快照的文件
從用戶描述的 bug 和當前目錄判斷哪些是相關源碼文件（.py / .js / .ts 等）。不要快照整個目錄——只快照用戶正在改的文件。
2. 建立 session 目錄
sessions/debug-YYYY-MM-DD-HHMM_<short>/
├── snapshot/ ← 快照（出 bug 時的原始版本）
└── debug-log.md ← 迭代記錄
short = bug 描述的 2-3 個字 slug（例如 pdf-parse-crash）
3. 複製快照
cp <相關文件> sessions/debug-YYYY-MM-DD-HHMM_<short>/snapshot/
4. 建立 debug-log.md
# Debug: <bug 描述>
**開始時間**: YYYY-MM-DD HH:MM
**關聯預測**: predictions/<id>.md（若有）
**症狀**: <用戶描述的錯誤現象>
**快照文件**: <被快照的文件列表>
---
## 迭代記錄
（每次嘗試後追加）
---
## 最終摘要
（完成後填寫）
告訴用戶：「快照已建立。開始 debug，每次修改後告訴我結果。」
快照建立後，立即用 bug 症狀關鍵字搜尋過去的 debug log：
grep -rl "<關鍵字>" sessions/debug-*/debug-log.md 2>/dev/null
提取 2-3 個關鍵字（錯誤類型、涉及的模組名稱、症狀描述）分別搜尋。
找到相似 log → 讀完整 debug-log.md（不是只讀摘要）
讀完整 log 的目的：讓 AI 完整理解「當時試了什麼、為什麼失敗、最後怎麼解決」，而不只是知道一個失敗標籤。有了完整脈絡，AI 才能真正避免重蹈覆轍。
輸出格式：
📂 發現 N 個相似歷史 bug，已讀入完整記錄：
• sessions/debug-2026-05-20-1430_pdf-parse-crash/debug-log.md
症狀：[摘要一句話]
已排除方向：改 encoding / 換 pdfplumber 版本（原因：...）
最終解法：改用 pymupdf
根據歷史記錄，本次 debug 從以下方向開始，跳過已知無效路徑：
→ [AI 的第一個假設]
沒有找到相似 log → 直接進 Phase 2，不輸出任何提示。
a. AI 提出假設並修改代碼
先說出假設：「我認為問題在 X，嘗試 Y 方向。」再動手改。
b. 請用戶確認結果
改完後問：「結果怎樣？（好轉 / 更差 / 沒變化）」
c. 記錄這次嘗試（append 到 debug-log.md 的迭代記錄段）
### 嘗試 N — HH:MM
**假設**: [AI 認為問題在哪]
**修改**: [改了什麼]
**結果**: 好轉 / 更差 / 沒變化
**觀察**: [用戶回饋或錯誤訊息變化]
d. 判斷是否觸發防劣化警告
在 context 中維護一個輕量計數器（不寫入文件）：
consecutive_worse = 0
consecutive_worse = 0consecutive_worse += 1當 consecutive_worse >= 3：
⚠️ 連續 3 次更差。強烈建議回滾到快照版本。
回滾指令：說「回滾」，我會把快照文件還原。
繼續嘗試：說「繼續」，但風險自負。
用戶說「回滾」時：
cp sessions/debug-YYYY-MM-DD-HHMM_<short>/snapshot/<file> <原始路徑>
對每個快照文件執行。回滾後在 debug-log.md 記錄：
### 回滾 — HH:MM
回滾到快照版本。原因：連續 N 次更差。
注意：快照建立後新增的文件不會被自動刪除，需用戶手動處理。告知用戶。
修好了：用戶說「修好了」/ 「bug 解決了」
放棄：用戶說「放棄」/ 「先不管這個 bug」
在 debug-log.md 的「最終摘要」段填寫：
## 最終摘要
**結束時間**: YYYY-MM-DD HH:MM
**結果**: 修復成功 / 放棄
**總嘗試次數**: N
**回滾次數**: N
**耗時**: X 分鐘
**最終解法**: <一句話描述修好的方法，或放棄原因>
**失敗方向**: <列出嘗試過但無效的方向，供未來避免>
然後輸出給用戶：
✅ Debug 完成（或放棄）
快照保留在：sessions/debug-YYYY-MM-DD-HHMM_<short>/
（確認沒問題後可刪除）
下一步：說「這個 bug 修好了，復盤一下」→ cheat-retro 會讀入這份記錄。
cheat-retro 執行時，若當前 predictions/ 文件有關聯的 debug session：
debug_iterations: 嘗試次數rollbacks: 回滾次數debug_minutes: debug 耗時failed_directions: 失敗方向列表這些數字寫入 .cheat-state.json 的 session 記錄，供 cheat-bump 校準「你在這類任務平均踩幾次 bug」。
| 資料 | 放哪 | 進 context？ |
|---|---|---|
| 歷史相似 debug log | sessions/debug-*/debug-log.md | 全文讀入——完整脈絡才能真正避免重蹈覆轍 |
| 當次迭代追蹤 | context 輕量計數器 | 是，僅 consecutive_worse 數字 |
| retro 讀取 | 只讀最終摘要段 | 是，~10 行 |
| 預測校準 | 4 個數字 | 極小 |
歷史 log 全文讀入是刻意設計：token 的代價換來不重蹈覆轍，值得。