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使用捕获、诊断、受控恢复和内省报告的 AI Agent 失败结构化自我调试工作流。
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Basado en la clasificación ocupacional SOC
Kubernetes 工作负载模式、资源管理、RBAC、probes、autoscaling、ConfigMap/Secret 处理，以及面向生产级部署的 kubectl 调试。
完成任何非平凡任务后使用。智能体按 5 个维度自评输出——准确性、完整性、清晰度、可执行性、简洁性——每项都给出具体证据。生成结构化 1-5 评分卡和具体改进建议。
在 competitive-platform-analysis 产出分层竞品集合后使用。按九个加权维度（定位、声音、视觉工艺、offer packaging、证据、enterprise-readiness、thought leadership、定价、客户 strategic tension）为每个竞品评分，使用明确 1–5 rubrics 和 tension-plot。位于 competitive-report-structure 之前。
当品牌需要通过结构化多会话访谈发现或表达身份时使用。通过 laddering、5 Whys 和 projective techniques，覆盖目的、定位、受众、个性、声音、叙事以及 founder-brand 张力 8 个模块。产出可恢复 session、磁盘持久化状态和 master brandbook（90_SYNTHESIS.md）。
通过 CodeScene MCP 提供实时结构性 Code Health——编辑前审查，变更后验证分数变化，门控 commit 和 PR。用于代码质量审查、重构、检查 AI 变更是否降低文件质量，或 commit/PR 前。
用于界定竞争 landscape：在任何 benchmark 开始前，识别、分类并用分数过滤竞品集合。决定谁算竞品、属于哪个 tier、应挖哪些来源。三技能竞争分析流水线第一步；位于 benchmark-methodology 之前。
| name | agent-introspection-debugging |
| description | 使用捕获、诊断、受控恢复和内省报告的 AI Agent 失败结构化自我调试工作流。 |
当 agent 运行反复失败、消耗 token 而无进展、在相同工具上循环或偏离预期任务时，请使用此技能。
这是一个工作流技能，不是隐藏的运行时。它教 agent 在升级给人类之前系统地调试自己。
为以下情况激活此技能：
不要将此技能作为主要来源用于：
verification-loop在尝试恢复之前，准确记录失败。
捕获：
最小捕获模板：
## 失败捕获
- 会话/任务：
- 进行中的目标：
- 错误：
- 最后成功的步骤：
- 最后失败的工具/命令：
- 看到的重复模式：
- 需要验证的环境假设：
在更改任何内容之前，将失败与已知模式匹配。
| 模式 | 可能原因 | 检查 |
|---|---|---|
| 最大工具调用/重复相同命令 | 循环或无退出观察者路径 | 检查最后 N 次工具调用的重复 |
| 上下文溢出/推理降级 | 无界笔记、重复计划、超大日志 | 检查最近上下文的重复和低信号批量 |
ECONNREFUSED / 超时 | 服务不可用或端口错误 | 验证服务健康、URL 和端口假设 |
429 / 配额耗尽 | 重试风暴或缺少退避 | 计算重复调用并检查重试间隔 |
| 写入后文件丢失/陈旧 diff | 竞争、错误的 cwd 或分支漂移 | 重新检查路径、cwd、git 状态和实际文件存在 |
| "修复"后测试仍然失败 | 错误的假设 | 隔离确切的失败测试并重新推导错误 |
诊断问题：
使用更改诊断表面的最小操作来恢复。
安全的恢复操作：
不要声称不支持的自愈操作，如"重置 agent 状态"或"更新 harness 配置"，除非您通过当前环境中的真实工具实际执行它们。
受控恢复清单：
## 恢复操作
- 选择的诊断：
- 采取的最小操作：
- 为什么这是安全的：
- 什么证据将证明修复有效：
以使下一个 agent 或人类能够理解恢复的方式结束报告。
## Agent 自调试报告
- 会话/任务：
- 失败：
- 根本原因：
- 恢复操作：
- 结果：成功 | 部分 | 阻塞
- Token/时间消耗风险：
- 需要后续：
- 以后要编码的预防性更改：
按顺序优先考虑这些干预：
错误模式：
良好模式：
verification-loop。continuous-learning-v2。council。workspace-surface-audit。当此技能处于活动状态时，不要仅以"我修复了它"结束。
始终提供：