| name | debug-code |
| description | 系统化代码调试技能，用于错误排查、故障诊断和问题修复。采用6步调试循环（计划→分析→修正→执行→检查→记录），支持多轮迭代调试，提供结构化的问题解决方法。适用于代码错误、运行时异常、性能问题、配置错误等各类调试场景。 |
代码调试技能 (Code Debug Skill)
版本: 1.0.0 | 基于: Copilot工作流系统 debug-system
🎯 技能概述
本技能提供系统化的代码调试能力，帮助 Copilot 执行专业的故障排查和问题修复。采用6步调试循环和人工确认机制，确保问题得到彻底解决。
核心能力
- 问题诊断: 系统化分析错误现象和根因
- 故障定位: 快速定位问题范围和关键链路
- 方案设计: 提供多种解决方案并评估风险
- 修复验证: 执行修复并验证解决效果
- 经验沉淀: 记录调试过程和经验教训
适用场景
- 当用户遇到"错误"、"异常"、"bug"、"故障"时
- 当用户需要"调试"、"排查"、"修复"问题时
- 当代码运行结果与预期不符时
- 当系统出现性能问题或配置错误时
📋 调试流程
7步标准流程
步骤1: 用户描述问题
↓
步骤2: AI解析并格式化
↓
步骤3: 用户确认信息 ← 暂停点
↓
步骤4: 创建调试环境
↓
步骤5: 初始化目录结构
↓
步骤6: 执行调试循环 ← 6步循环，可多轮
↓
步骤7: 完成检查决策 ← 暂停点
6步调试循环
每轮调试包含以下步骤：
6.1 📋 计划 (Plan)
- 确定本轮调试目标
- 分析上轮遗留问题
- 制定具体测试计划
6.2 🔍 分析 (Analyze)
- 复现问题现象
- 定位问题范围
- 确定关键链路
- 分析错误原因
- 可请求: 网络资源、环境信息、配置详情等
6.3 💡 修正 (Design)
6.4 ⚙️ 执行 (Execute)
- 文件备份: 修改前先备份
- 实施代码修改
- 执行测试验证
- 用户协助: 可能需要用户手动执行测试
6.5 ✅ 检查 (Verify)
- 检查日志和输出
- 分析测试结果
- 确认问题解决状态
- 识别新出现问题
6.6 📊 记录 (Document)
- 更新调试文档
- 执行本轮归档
- 规划下轮目标
- 暂停点: 等待用户确认下轮目标
💡 调试原则
核心方法论
小工作集调试法
- 原理: 创建最小化独立测试环境
- 步骤: 简化环境 → 简化数据 → 精确监控 → 问题复现
官方文档验证法
- 原理: 通过官方文档确认API正确用法
- 步骤:
- 识别相关技术栈的官方文档
- 获取官方示例和最佳实践
- 对比当前代码与官方示例
- 基于官方标准修正代码
分层归档原则
- 🔴 Core: 核心解决方案文件
- 📚 Archive: 重要调试历程和文件备份
- 🗑️ Deprecated: 无效或被替代的文件
人机协作模式
- AI负责: 分析、建议、代码生成
- 用户负责: 测试执行、结果确认、决策选择
最佳实践
问题定位:
- 优先使用官方文档验证
- 创建独立测试脚本
- 对比不同版本差异
- 精确监控状态变化
测试策略:
- 使用简单数据作标准测试
- 建立操作前后状态对比
- 设计可重复执行的测试
- 保留完整测试日志
文档记录:
- 实时更新调试记录
- 详细记录失败原因
- 总结有效解决方案
- 归档可复用的方法
📁 目录结构
调试任务的标准目录结构：
debug/
├── workflow_archive/ # 已完成任务的工作流文档存档
└── 1_任务描述/ # 任务专用文件夹
├── INDEX.md # 任务调试索引
└── 1/ # 调试轮次
├── README.md # 调试记录
├── src/ # 工作文件
├── core/ # 核心解决方案
├── archive/ # 重要历程和文件备份
├── deprecated/ # 废弃文件
├── docs/ # 分析文档
├── logs/ # 测试日志
└── files/ # 其他文件
buglist/ # Bug管理目录
├── bug_list.md # Bug清单
├── to_fix/ # 待修复Bug文档
└── fixed/ # 已解决Bug文档
🛠️ 模板使用
核心模板
Bug管理模板
📝 使用示例
示例1: 运行时错误调试
用户请求:
我的Python程序运行时报错 "KeyError: 'config'"，在读取配置文件时出现
Copilot响应流程:
- 解析问题：Python项目，KeyError异常，配置读取问题
- 确认信息（暂停）
- 创建调试环境
- 执行调试循环：
- 分析：检查配置文件结构和代码逻辑
- 修正：设计解决方案（添加默认值/检查键存在）
- 执行：实施修改
- 验证：确认错误消失
示例2: 性能问题排查
用户请求:
这个函数执行很慢，处理1000条数据需要30秒
Copilot响应流程:
- 分析：识别性能瓶颈
- 定位：找出耗时操作
- 设计：优化方案（算法改进/缓存/并行）
- 验证：性能测试对比
示例3: 配置错误修复
用户请求:
程序连接数据库失败，但配置文件看起来是对的
Copilot响应流程:
- 检查配置文件格式和内容
- 验证连接参数（主机、端口、凭据）
- 测试网络连通性
- 对比官方文档确认配置正确性
⚠️ 注意事项
暂停点
流程中有多个必须暂停的点：
- 步骤3: 确认问题信息后暂停
- 6.6记录: 规划下轮目标后暂停
- 步骤7: 完成决策前暂停
文件备份
修改任何文件前必须先备份：
Copy-Item "原文件" "archive/原文件_bak.扩展名"
用户协助
AI可能无法直接执行测试，此时需要：
- 请求用户手动执行测试
- 用户反馈格式："测试结果：[成功/失败]，现象：[描述]"
Bug管理
- 发现新Bug → 创建Bug文档到
to_fix/
- 解决Bug后 → 移动文档到
fixed/
- 更新
bug_list.md 状态
🔗 相关资源
