Débogage structuré avec persistance

VérifiéPrudence

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.

Spar Skills Guide Bot
DeveloppementAvancé
13002/06/2026
Claude Code
#debugging#scientific-method#workflow#subagent#session-persistence

Recommandé pour

Notre avis

Un workflow structuré de débogage utilisant la méthode scientifique, avec des sous-agents isolés pour préserver le contexte et suivre les investigations via des sessions persistantes.

Points forts

  • Isolation du contexte d'investigation via des sous-agents dédiés, évitant la pollution du contexte principal.
  • Méthodologie rigoureuse de collecte des symptômes, hypothèses et vérifications.
  • Persistance des sessions de débogage avec possibilité de reprise après checkpoint ou interruption.
  • Traçabilité complète des investigations avec fichiers de session et rapport de cause racine.

Limites

  • Nécessite une configuration initiale et une discipline de suivi des étapes.
  • Peut être lourd pour des bugs simples ou triviaux.
  • Dépend de la capacité des sous-agents à récupérer le contexte précédent (via fichiers).
Quand l'utiliser

Idéal pour des bugs complexes nécessitant une investigation approfondie, multi-étapes, avec risque de perte de contexte.

Quand l'éviter

Inadapté pour des corrections rapides ou des problèmes évidents où un débogage informel suffit.

Analyse de sécurité

Prudence
Score qualité95/100

The skill uses Bash for debugging, which could execute arbitrary commands, but the workflow is well-structured and does not instruct destructive or exfiltrating actions. The spawning of subagents is controlled, and no malicious patterns are present. Overall, it is a legitimate debugging tool, but Bash capability warrants caution.

Aucun point d'attention détecté

Exemples

Debug a server crash
My Node.js server crashes intermittently with 'FATAL ERROR: Reached heap limit Allocation failed - JavaScript heap out of memory'. I'm running Node 18 on Ubuntu. It usually happens after a few hours under load. Can you debug this?
Investigate a failing CI build step
The 'lint' step in our CI pipeline fails randomly with no clear error message. It succeeds locally. The build uses GitHub Actions and runs on ubuntu-latest. What's going wrong?
Resume a previous debugging session
Resume my last debugging session for the authentication timeout issue.

name: gsd-debug description: Structured debugging workflow with session persistence and investigation tracking allowed-tools: Task, Read, Edit, Bash argument-hint: [issue]

<objective> Debug issues using scientific method with subagent isolation.

Orchestrator role: Gather symptoms, spawn gsd-debugger agent, handle checkpoints, spawn continuations.

Why subagent: Investigation burns context fast (reading files, forming hypotheses, testing). Fresh 200k context per investigation. Main context stays lean for user interaction. </objective>

<context> User's issue: $ARGUMENTS

Check for active sessions:

ls .planning/debug/*.md 2>/dev/null | grep -v resolved | head -5
</context> <process>

1. Check Active Sessions

If active sessions exist AND no $ARGUMENTS:

  • List sessions with status, hypothesis, next action
  • User picks number to resume OR describes new issue

If $ARGUMENTS provided OR user describes new issue:

  • Continue to symptom gathering

2. Gather Symptoms (if new issue)

Use AskUserQuestion for each:

  1. Expected behavior - What should happen?
  2. Actual behavior - What happens instead?
  3. Error messages - Any errors? (paste or describe)
  4. Timeline - When did this start? Ever worked?
  5. Reproduction - How do you trigger it?

After all gathered, confirm ready to investigate.

3. Spawn gsd-debugger Agent

Fill prompt and spawn:

<objective>
Investigate issue: {slug}

**Summary:** {trigger}
</objective>

<symptoms>
expected: {expected}
actual: {actual}
errors: {errors}
reproduction: {reproduction}
timeline: {timeline}
</symptoms>

<mode>
symptoms_prefilled: true
goal: find_and_fix
</mode>

<debug_file>
Create: .planning/debug/{slug}.md
</debug_file>
Task(
  prompt=filled_prompt,
  subagent_type="gsd-debugger",
  description="Debug {slug}"
)

4. Handle Agent Return

If ## ROOT CAUSE FOUND:

  • Display root cause and evidence summary
  • Offer options:
    • "Fix now" - spawn fix subagent
    • "Plan fix" - suggest {{COMMAND_PREFIX}}plan-phase --gaps
    • "Manual fix" - done

If ## CHECKPOINT REACHED:

  • Present checkpoint details to user
  • Get user response
  • Spawn continuation agent (see step 5)

If ## INVESTIGATION INCONCLUSIVE:

  • Show what was checked and eliminated
  • Offer options:
    • "Continue investigating" - spawn new agent with additional context
    • "Manual investigation" - done
    • "Add more context" - gather more symptoms, spawn again

5. Spawn Continuation Agent (After Checkpoint)

When user responds to checkpoint, spawn fresh agent:

<objective>
Continue debugging {slug}. Evidence is in the debug file.
</objective>

<prior_state>
Debug file: @.planning/debug/{slug}.md
</prior_state>

<checkpoint_response>
**Type:** {checkpoint_type}
**Response:** {user_response}
</checkpoint_response>

<mode>
goal: find_and_fix
</mode>
Task(
  prompt=continuation_prompt,
  subagent_type="gsd-debugger",
  description="Continue debug {slug}"
)
</process>

<success_criteria>

  • [ ] Active sessions checked
  • [ ] Symptoms gathered (if new)
  • [ ] gsd-debugger spawned with context
  • [ ] Checkpoints handled correctly
  • [ ] Root cause confirmed before fixing </success_criteria>
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