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显式调用的工程方法论选择器:根据目标、上下文、阶段、产物、质量属性与风险,诊断问题并组合推荐可验证的工程方法。
用于本机、SSH、容器、CI/CD、服务器、云服务、代码与接口的联调排障。 先识别执行环境,再选择最小只读 probe;统一生成脱敏 debug_report,优先复制到剪切板, 不可用时回退到终端和临时文件。支持动态轮次、风险分级授权、截图补证和内部并行复核。
| name | debug-instrumentation |
| version | 1.0.0 |
| description | 调试埋点闭环。用户明确要求新增用于调试的日志、log、console.log、print 或埋点,或分析已加入的调试日志输出时使用;统一可搜索 token,并按埋点、采集、假设归因、询问清理推进。 |
| disable-model-invocation | true |
用假设驱动的闭环把一次排查变成可搜索、可验证、可清理的证据链:先在最可疑路径放置少量埋点,再采集证据、归因,并由用户决定何时清理。
每条调试日志都以一个纯文本 token 开头:
[DBG_<语义短标签>_<4位随机字符>]
语义短标签 使用 3–15 个字符的 kebab-case:[a-z]+(?:-[a-z]+)*。4位随机字符 使用 [a-z0-9]{4}。生成埋点代码时手动选定即可,不在业务代码中加入随机数逻辑。^\[DBG_(?=[a-z-]{3,15}_)[a-z]+(?:-[a-z]+)*_[a-z0-9]{4}\]$。[DBG_,了解是否存在历史调试批次;再按候选标签搜索 [DBG_<label>_。不要把方括号当作正则,也不要扫描 .git 或依赖目录。清理后新增、沿用现有、仅新增 中选择;默认建议为 沿用现有。只可沿用用户明确选定且与当前排查语义相符的完整 token,不能因存在任意 [DBG_] 就自动复用无关批次。清理后新增 先完整走本 Skill 的清理双确认,删除完成后才生成新 token;仅新增 保留旧批次并使用不同 suffix;没有历史命中时才可直接生成新 token。开始写入前,输出本轮批次清单:token、用途、位置和待验证的假设。若历史批次命中,把处理选择和本轮清单合并为一次确认;涉及多个标签时,同样一次性列出全部标签并等待用户确认。无历史命中的单标签则在具备修改授权后直接执行。初次埋点只覆盖最可疑路径,保持日志量可读。
先阅读相关代码、调用链和现有日志,提出当前最可能的原因,再选取能区分该假设的输入、分支、异步边界或返回值。日志的第一个输出内容必须是 token,原有项目的日志级别、参数风格和脱敏规范保持不变。
JavaScript:
console.log('[DBG_auth-flow_x7k2] refresh requested', { userId, hasRefreshToken });
Python:
logger.info('[DBG_auth-flow_x7k2] refresh requested user_id=%s', user_id)
完成后报告每个 token、修改位置和用户应如何触发复现。无法访问实际运行环境时,只提供可执行的采集步骤,不把预期当作真实输出。
按用户提供的形式处理日志:
.log、.txt 或其他日志文件路径。[DBG_<label> 前缀。优先使用固定字符串搜索,避免方括号被解释为正则:
rg -F '[DBG_auth-flow_x7k2]' path/to/logs
grep -F '[DBG_auth-flow' path/to/logs
记录日志来源、可见时间/顺序和缺失区段。没有文件访问权限、运行工具或复现条件时,明确说明需要用户提供的日志或授权。
把“日志事实”“推断”“结论”分开陈述,并用 token 和关键顺序支撑结论。证据充分时,说明原因、受影响路径和建议修复方向。
证据不足时,保持假设驱动:提出最多两个可证伪假设;逐项说明需要补在哪个函数或边界、记录什么字段、为什么能区分假设;为追加埋点生成新 token。等待用户决定是否追加,不扩大为全面撒网。
每轮分析结束后主动询问:
这批 [DBG_xxx_xxxx] 是否可以清理,还是需要保留继续排查?
用户选择清理后,按完整 token 定位命中并区分:源码中本轮插入的埋点、采集到的日志、说明文档或历史内容。此步骤支持跨会话:用户提供完整 token 即可,不依赖当前对话记忆。仅为该 token 对应的源码埋点生成删除 diff,展示待删除内容后再次等待最终确认。确认后删除、复查语法或项目检查,并重新搜索完整 token,确认源码中不再残留;用户日志和文档默认保持不动。
每次响应按当前阶段报告:
不要把临时 token 伪装成长期业务日志规范;它的价值是短期、可检索和可撤销。