diagnose-failure
Inspect a stalled or failed run, identify root cause (bad hyperparameter / NaN pattern / OOM / env misconfig), and recommend a fix. Does NOT apply fixes autonomously.
ソース情報
- リポジトリ
- qualit527/qec-ai-decoder
- ソースの最終更新活動
- 2026年4月22日 05:58
- 検出された SKILL.md の言語
- 英語
- スター
- 3
- フォーク
- 0
インストール方法
デフォルトでは、最初にソースを確認する Prompt が選択されています。直接コマンドに切り替えるか、ローカルコピーをダウンロードすることもできます。
ソースファイルを確認
インストールを決める前に、SKILL.md と SkillsMP に表示されている付属ファイルをお読みください。
SKILL.md を表示中
SKILL.md
ソースの指示 · 読み取り専用プレビュー- name
- diagnose-failure
- description
- Inspect a stalled or failed run, identify root cause (bad hyperparameter / NaN pattern / OOM / env misconfig), and recommend a fix. Does NOT apply fixes autonomously.
# /diagnose-failure
## When to use
- A round's status was `killed_by_safety`, `compile_error`, or `train_error`.
- User asks "why did this break?" or provides a bad config.
## Inputs
- `run_dir` OR `round_dir`
## Behavior
1. Run `python -m cli.autoqec diagnose <run_dir>` for mechanical stats.
2. Read `train.log`, `config.yaml`, `metrics.json`, the latest 2–3 rounds of `history.jsonl`.
3. LLM-reason over known failure modes:
- `killed_by_safety` + wall_clock → params too large for budget → suggest smaller `hidden_dim` / `layers`.
- `killed_by_safety` + NaN rate → loss instability → suggest lower learning rate, gradient clipping, or switch `loss` to `focal`.
- `compile_error` → DSL syntax → show offending field + schema expected value.
- `train_error` + VRAM → OOM → suggest smaller batch_size or profile=dev.
4. Write `round_N/diagnosis.md` with:
- Root cause (1 sentence)
- Evidence citation (log line numbers)
- Recommended fix (as a patched DSL YAML snippet)
- **Do NOT apply** the fix — the user runs it themselves.
## Tool-use
- Read only. Never Edit or Write outside the `diagnosis.md` file.
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