debugging

此技能为软件仓库内的系统化调试与问题排查提供了结构化的框架。专为开发人员与 AI 代理设计，它强调通过纪律严明的方法来识别、隔离与解决缺陷。通过整合这些最佳实践，团队可以最大限度地减少根因分析所需的时间，并降低回归错误的发生率。此技能适用于需要严格代码质量与标准化诊断程序的环境，是 ai-rules 工具管理之项目的重要组成部分，确保 AI 代理遵循项目特定的错误处理规范与日志记录策略。

• 包含日志验证、重现问题、隔离问题与结果验证的系统化诊断工作流。

• 利用二分搜索法与分治法来缩小复杂问题范围的最佳实践。

• 有效记录日志的指南，包括如何在执行流中插入临时诊断语句进行追踪。

• 追踪代码演变与审查提交历史以识别近期回归错误的方法。

• 在开始分析之前，确保已获取所有应用程序日志与堆栈追踪。

• 此技能的主要输入为仓库内容，输出则为精确、可重现的缺陷报告或修正建议。

• 执行这些规则时，务必确保环境维持干净状态，以防二级错误掩盖真正的根因。

• 在应用任何代码变更之前，始终优先建立可靠的重现步骤，以避免臆测性的修复。

• 将此技能与自动化测试套件结合使用，以验证错误修复不会无意间破坏现有功能。

• 适用于多种编程语言与框架，前提是仓库环境支持标准日志记录与基于 Git 的版本控制。