Debug repro loop

Skill zaixincheng174-ai/codex-agent-governance-skills/core/skills/debug-repro-loop

Codex governance skill pack for AI coding agents: lifecycle gates, repo preflight, diff-scope audit, evidence closeout, and capability-delivery checks.

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npx -y skills add zaixincheng174-ai/codex-agent-governance-skills --skill debug-repro-loop

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What its author says it does

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工程现场环路 P1。用于 bug、失败测试、性能变慢、卡住、浏览器/工具异常等诊断任务。诊断默认不进入 project-lifecycle;先用本 skill 做复现、定位、最小修复、回归验证。若诊断升级成重构/新功能/项目级交付,再转入 project-lifecycle。

SKILL.md

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debug-repro-loop —— 诊断专用复现闭环

1. 触发条件

必须触发:

用户问"为什么报错 / 为什么慢 / 为什么挂住 / 帮我 debug / 诊断一下"。
测试、构建、CI、本地服务、浏览器流程、性能路径出现失败或退化。
需要先复现现象再判断是否修代码。

不触发:

明确的新功能、重构、成体系交付;这些走 project-lifecycle。
已有明确补丁方案且只需机械应用的一行小改。
纯解释错误信息且不需要现场验证。

2. 核心规则

先复现,再解释;不能复现就不能把原因说死。
先定位最小失败面,再改最小补丁;不要把诊断变成顺手重构。
性能诊断必须保留基线和复测口径;不要用感觉判断变快。
工具/浏览器/外部服务问题要区分:本地代码问题、环境问题、权限/网络问题、工具自身问题。
若发现需要架构设计或多模块重写,停下并转入 project-lifecycle。

3. 执行路径

写下症状:用户看见的失败、命令、页面、输入、期望/实际。
复现:运行最小命令或操作,记录可复现证据;不可复现则记录尝试和差异。
缩小:用日志、二分、定向测试、最小数据或浏览器证据定位到文件/函数/边界。
判因:只陈述证据支持的原因;假设必须标成假设。
修复:只改直接导致失败的最小代码面。
回归:重跑原复现步骤,再跑与风险匹配的相关检查。
输出:症状、根因、改动、验证、残余风险。

4. 输出格式

Debug Repro Report
Symptom: <用户可见现象>
Reproduction: <命令/步骤 + 结果>
Narrowed cause: <文件/函数/边界 + 证据>
Fix scope: <修改了什么,为什么是最小面>
Regression evidence: <原复现是否通过 + 相关检查>
Escalation: <无 / 转 project-lifecycle 的理由>
Verdict: <FIXED / BLOCKED / INCONCLUSIVE>

5. 门禁

门禁项	严重度	检查
DR0 复现证据	blocker	是否跑过能代表症状的最小复现?
DR1 根因有定位	blocker	根因是否有文件/函数/命令/页面证据?
DR2 修复最小	blocker	是否只改直接相关代码,无顺手重构?
DR3 回归验证	blocker	原失败路径是否重跑并通过或明确仍阻塞?
DR4 边界诚实	warning	无法复现、环境阻塞、性能噪声是否显式说明?

6. 反例

不要先改代码再找复现。
不要把"可能是 X"写成根因。
不要用一次绿色全量测试掩盖原失败路径没有重跑。
不要把诊断中发现的重构机会直接做掉。