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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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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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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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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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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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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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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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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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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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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Analyse des causes racines en demandant 'pourquoi' itérativement pour dépasser les symptômes. Utilisez pour déboguer, enquêter sur des échecs ou comprendre ce qui a mal tourné.

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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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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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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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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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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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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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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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Approche disciplinée pour diagnostiquer les bugs difficiles et les régressions de performance, basée sur la construction d'une boucle de rétroaction efficace.

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Utilisez l'interface en ligne de commande AppSignal pour récupérer et analyser les incidents d'erreur et les échantillons. Permet de lister les incidents ouverts, d'obtenir les détails et les backtraces, et de gérer l'état des incidents. Aide pour déboguer des erreurs, enquêter sur des exceptions, ou lorsque l'utilisateur mentionne AppSignal.

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Discipline rigoureuse pour diagnostiquer les bugs complexes et les régressions de performance, centrée sur la création d'une boucle de rétroaction rapide et fiable.

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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.