Meilleurs skills pour : Debugging

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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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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.

Developpement

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.

Developpement

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.

Developpement

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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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.

Developpement

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.

Developpement

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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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.

Developpement

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.

Developpement

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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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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Crée, valide et dépanne des diagrammes Mermaid.js pour les organigrammes, diagrammes de séquence, diagrammes de classes, diagrammes ER, diagrammes d'états, diagrammes de Gantt et autres visualisations. Utilise l'outil CLI rp1 pour la validation syntaxique et fournit des retours d'erreur structurés pour une réparation automatique. Utile lors de la génération de diagrammes en markdown ou du débogage d'erreurs de syntaxe.

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Permet de tester et déboguer les intégrations de paiement Stripe. Simule des flux de paiement, vérifie la gestion des webhooks, diagnostique les échecs de transaction et valide le cycle de vie des abonnements. Utile lorsqu'on doit s'assurer que les intégrations Stripe fonctionnent correctement.

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Décrit les commandes pour exécuter les fonctions localement (npx nx run functions:serve), l'application web (npx nx run maple-spruce:serve) et Storybook. Inclut le dépannage des problèmes d'émulateur, comme l'absence de fichier .env, avec des solutions. Utile pour le développement local et le débogage de l'émulateur.

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Diagnostiquer les bugs de manière systématique avant de proposer des correctifs. À utiliser en cas de dysfonctionnement, d'échec, d'erreur ou de comportement inattendu. Ce skill guide à travers la reproduction, l'isolement, le test d'hypothèses et produit un diagnostic structuré avec preuves.

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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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Génère, analyse, débogue et teste du code Python en utilisant uniquement le contexte local. Il inspecte l'environnement Python, lit les docstrings et la documentation hors ligne pour fournir des solutions, et propose les commandes pip ou conda pour installer les paquets manquants. Utile quand vous travaillez sans accès Internet et devez produire ou améliorer du code Python fiable.

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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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Permet de diagnostiquer les échecs de revue d'une PR spécifique dans le service claude-code-reviewer. Trace la PR à travers le pipeline complet : état, erreurs, historique des revues, raisons de skip et simulation de la logique de déclenchement. Idéal quand une PR n'est pas revue ou qu'une revue échoue sans raison évidente.

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Vérifie si une action spécifique est réalisable et identifie ce qui la bloque. Utile pour vérifier les autorisations, diagnostiquer pourquoi une commande échoue, ou déterminer si un outil comme iMessage ou l'accès au calendrier est disponible. Fournit des commandes pour tester chaque capacité et un flux de dépannage.

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Propose un flux de débogage structuré en cinq phases : comprendre, reproduire, isoler, corriger et documenter. Guide l'écriture de tests en échec, l'isolation par recherche binaire, les correctifs minimaux et les tests de régression. Particulièrement utile pour les bugs complexes ou non évidents nécessitant une approche méthodique.