curl -L -o bug-diagnosis-playbook.skill "https://aiskillstore.io/v1/agent/skills/8842b112-91de-4289-9d0c-e93b564413c6/download?platform=ClaudeCode"
{
"tool": "download_skill",
"arguments": {
"skill_id": "8842b112-91de-4289-9d0c-e93b564413c6",
"platform": "ClaudeCode"
}
}
{
"mcpServers": {
"skill-store": {
"url": "https://aiskillstore.io/mcp/"
}
}
}
Playbook: systematic diagnosis of hard bugs, flaky tests and performance regressions. Use when debugging a bug you cannot explain: build a reproduction loop, keep a falsifiable hypothesis ledger with a 3-refuted stop rule, then fix with a regression test and debug-report.md. 어려운 버그·플래키·성능저하 체계적 진단 플레이북.
Compatible Platforms any
Findings: ["메타데이터 경고: 권장 필드 없음: 'changelog' (SKILL.md v2 권장)"]
✅ No security risks found.
AI Review Stage
스킬 메타데이터에 선언된 `permissions` (network: false, filesystem: false, subprocess: false)와 코드 내용을 면밀히 검토한 결과, 일치함을 확인했습니다. - **네트워크 통신**: `requests`, `urllib`, `socket` 등 네트워크 관련 모듈 사용이 전혀 없습니다. - **파일 시스템 접근**: `open()`, `os.remove()`, `shutil` 등 파일 시스템을 직접 조작하는 코드가 없습니다. `file_entry` 함수는 파일 내용을 메모리상의 딕셔너리 형태로 생성하여 반환할 뿐, 실제 디스크에 쓰지 않는다고 명시되어 있습니다. - **서브프로세스 실행**: `subprocess` 모듈이나 `os.system()`, `os.popen()` 등 외부 명령을 실행하는 코드가 없습니다. - **환경 변수 접근**: `os.getenv()`나 `os.environ`을 통한 환경 변수 접근이 없습니다. - **악의적 목적**: 데이터 탈취, 시스템 파괴, 난독화 등 악의적인 목적으로 의심될 만한 코드는 발견되지 않았습니다. 코드 가독성이 높고 명확합니다. - **사용자 데이터**: 입력 스키마에 따라 사용자 데이터를 받지만, 이를 무단으로 수집하거나 외부로 전송하는 행위는 없습니다. 모든 처리는 인메모리에서 이루어지며 표준 입출력을 통해서만 통신합니다. - **코드 품질**: 스킬의 목적에 맞게 `lib` 디렉토리로 모듈화되어 있으며, 각 함수는 명확한 역할을 수행합니다. 입력 유효성 검사 및 오류 처리 로직도 잘 구현되어 있습니다. 정적 분석 결과 또한 'approved'로 'red_flags_found', 'obfuscation_warnings', 'forbidden_exec_files_found'가 모두 비어 있어 수동 검토 결과와 일치합니다. 따라서 이 스킬 패키지는 안전하다고 판단됩니다.
Representative input/output examples for this skill. Agents can use these to understand how to invoke the skill and what output to expect.
Generates debug-report.md, hypotheses.md (with the premise checklist) and repro-loop.md from a symptom and a repro command. (output abridged)
{
"action": "scaffold",
"repro_command": "pytest -q tests/test_checkout.py::test_three_items",
"symptom": "Order total is 0.01 too low for 3-item carts",
"title": "Checkout total off by one cent"
}
{
"action": "scaffold",
"files": [
{
"content": "# Debug report: Checkout total off by one cent\n\n## 1. Symptom and environment\n- Symptom: Order total is 0.01 too low for 3-item carts\n- Environment: \u003cOS / runtime / versions / config / data\u003e\n- First seen / frequency: \u003cwhen, how often\u003e\n- Recent changes: \u003ccommits, deploys, data, config\u003e\n\n## 2. Reproduction loop\n...",
"description": "Report template: symptom to regression test.",
"path": "debug/debug-report.md"
},
{
"content": "# Hypothesis ledger: Checkout total off by one cent\n\nRules: write the prediction BEFORE the experiment (\"if true, I will observe X\"). Pick the cheapest experiment that can refute the hypothesis. Record evidence. After 3 refuted in a row, stop and audit premises.\n\n| ID | Hypothesis | Prediction (if true...) | Experiment | Result | Evidence |\n|",
"description": "Hypothesis ledger with the stop rule and premise checklist.",
"path": "debug/hypotheses.md"
}
],
"lang": "en",
"playbook": "bug-diagnosis-playbook",
"version": "1.0.0"
}
All examples are also available via the agent API:
/v1/agent/skills/8842b112-91de-4289-9d0c-e93b564413c6/schema
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