Meilleurs skills pour : Debugging

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Fournit des conseils d'implémentation pour ConsoleService, un wrapper console sensible à l'environnement dans Angular. À utiliser pour ajouter des journaux avec contextConsole, les overrides always/never et les règles de visibilité.

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Diagnostique et résout les problèmes courants de configuration de No Johns, un framework d’entraînement d’IA pour Melee. Effectue des vérifications systématiques de Python 3.12, des paquets requis (libmelee, pyenet), des fichiers de configuration (chemin Dolphin, ISO, code de connexion), de l’installation de Dolphin et de la connectivité à l’arène. Utile en cas d’erreurs lors de la configuration initiale ou après des mises à jour.

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Gérer les workflows Temporal avec le serveur de développement local et le SDK Python. Comprend le démarrage, l'arrêt, le débogage et le dépannage.

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Télécharge et extrait un rapport de bogue ConnectStats depuis le serveur, puis analyse la description utilisateur, les logs applicatifs et les bases de données associées (activités, traces) pour identifier les erreurs et diagnostiquer les problèmes. Invoqué lorsque l'utilisateur fournit un identifiant de rapport de bogue ou mentionne un rapport de bogue.

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Enregistre les erreurs significatives rencontrées lors du développement, avec leur cause racine et les stratégies de prévention. Utile pour capitaliser sur l'expérience et éviter de répéter les mêmes problèmes, en particulier pour les bugs non triviaux qui ont nécessité un effort de débogage important.

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Agrège les journaux des services systemd, des conteneurs Docker et des fichiers d'application dans des projets connus. Permet le filtrage par niveau (erreur/avertissement), le suivi en continu, la recherche et les plages horaires. Utile pour le débogage, la surveillance de l'état des services et l'investigation des erreurs.

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Workflow de débogage structuré utilisant des sous-agents pour des investigations isolées, évitant la pollution du contexte. Il conserve les sessions, collecte systématiquement les symptômes et gère des points de contrôle pour reprendre efficacement les sessions de débogage longues. Utile pour les problèmes complexes nécessitant une exploration profonde et itérative sans perdre le fil.

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Permet de consulter les logs du démon et des plugins Shella, stockés dans ~/.local/state/shella/dev.log. Utile pour le débogage : filtrez par nom de plugin, par niveau d'erreur ou affichez les dernières lignes. Les logs sont au format JSON et peuvent être formatés pour une lecture améliorée.

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Utiliser lorsque vous avez 2+ tâches indépendantes sans état partagé ni dépendances séquentielles.

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Enquête sur les bugs fonctionnels en Python en utilisant les spécifications, les logs et le comportement observé. Utile lorsqu'une fonctionnalité ne fonctionne pas comme spécifié, pour analyser les erreurs d'exécution ou pour délimiter un problème avant d'implémenter un correctif.

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Applique un workflow systématique de correction de bugs : investigation structurée, création d'un test de régression, implémentation du correctif, génération d'un rapport formel dans specs/bugfixes/. Gère automatiquement les tickets Transit et les branches. Utile pour les bugs nécessitant analyse approfondie et documentation complète.

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Ce skill fournit les bonnes pratiques pour ajouter des événements de log structurés au format NDJSON dans l'application Rust Grove. Il couvre la conception d'événements larges avec contexte riche, l'identification par paire event/kind, l'ajout de champs de données et de mesures temporelles, et l'utilisation systématique de l'EventLogger pour un coût nul lorsque le debug est désactivé. À utiliser lors de l'ajout de nouveaux logs, de la revue de code de logging ou de l'instrumentation de nouvelles fonctionnalités.

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Utiliser lors de tout bug, échec de test ou comportement inattendu, avant de proposer des correctifs.

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Diagnostique et résout systématiquement les bogues logiciels, les échecs de tests, les problèmes de qualité des données et les problèmes de performances en utilisant diverses techniques et outils de débogage. Aide lors de la rencontre d'erreurs, de plantages, de tests instables ou de comportements inattendus dans le code, les tests, les pipelines de données ou les modèles ML. Couvre des stratégies comme l'isolation, la recherche binaire, git bisect, et le débogage spécialisé pour les tests instables et les pipelines de données.

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Débogage systématique avec investigation basée sur des hypothèses. À utiliser en cas de panne, d'échec de tests ou d'erreur inattendue. Le processus comprend l'évaluation du problème, l'isolation de la cause racine via des hypothèses, l'application de correctifs minimaux et l'ajout de tests de régression pour éviter la récurrence.

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Enquêtez sur des problèmes de codebase, déboguez ou analysez des patterns en utilisant des outils comme Read, Grep, Glob et Bash. Cela aide à tracer le flux de données, identifier les causes racines de bugs, ou comprendre la structure du code de manière systématique.

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Corrige un bug ou problème spécifique dans la base de code, en appliquant une correction immédiate ou en créant d'abord un plan. Il vérifie l'existence d'un plan de correction existant, enquête en utilisant le contexte du projet et les correctifs passés, et suggère toujours une couverture de tests et ajoute des logs. À utiliser face à des messages d'erreur, un comportement inattendu ou une demande de débogage.

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Déboguer les performances de base de données dans ettametta : requêtes lentes, pool de connexions, conflits de migration, patterns N+1 et dérive de schéma.

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Analyse le code pour identifier et corriger les bugs directement sans élaborer de plans. Ajoute des logs pour la vérification et suggère des tests pour éviter les régressions. Idéal pour les bugs signalés, erreurs ou comportements inattendus.

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Une méthodologie de débogage structurée avec un arbre de décision pour reproduire, isoler et tracer les bugs. Aide les développeurs à diagnostiquer systématiquement les problèmes en comparant les environnements, en traçant le flux de données et en effectuant une recherche binaire. Utile lors de l'investigation de bugs, de crashs ou de comportements inattendus.

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Apprenez un protocole de fusion sécurisé pour prévenir et résoudre les problèmes courants de fusion Git, en particulier avec le cache de GitHub Pages et les conflits de fichiers binaires.

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Diagnostique et corrige les erreurs d'exécution courantes telles que les problèmes de syntaxe, les échecs d'importation, les problèmes de chemin, les refus d'autorisation et les timeouts de connexion. Fournit des stratégies de récupération automatisées adaptées à chaque type d'erreur, y compris l'installation de dépendances, les ajustements de permissions et les tests de connectivité. Utile lorsque des scripts ou des commandes échouent lors de l'exécution.

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Déboguez les pannes de la pile de compilation PyTorch 2 : ruptures de graphe Dynamo, erreurs de génération de code Inductor, crashes AOTAutograd et divergences de précision. Pour les erreurs torch.compile et problèmes associés.

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Prévenir et résoudre les problèmes courants de fusion Git, en particulier avec GitHub Pages.