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搜索 根本原因 ，共找到 42 条记录
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事后总结报告撰写指南

postmortem-writing
sickn33/antigravity-awesome-skills
263
本指南提供了一套完整的流程，用于撰写高质量、无指责的事后总结报告（Postmortem）。它指导用户如何系统性地记录事故时间线、进行根本原因分析（RCA），识别系统性缺陷和改进点。掌握此技能能帮助团队从故障中吸取经验，建立持续学习文化，从而有效防止服务中断的再次发生。
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Sentry可观测性日志与指标集成

sentry-observability
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
99
本技能指导您学习将Sentry与完整的可观测性系统进行深度集成。内容包括如何利用事件ID将结构化日志中的错误事件与Sentry关联，如何在Sentry中跟踪业务指标（如计数器、仪表盘），以及如何将性能数据跨工具（如Grafana、Datadog）进行链接。实现端到端可见性，确保每个错误都可追踪到其根本原因和业务上下文。
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Supabase故障应急手册

supabase-incident-runbook
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
427
这是一份全面的Supabase故障应急手册。当使用Supabase的应用出现生产问题时，本手册提供系统性的诊断流程。它指导用户检查平台状态、分析连接池健康度、查询长时间运行的语句（如使用pg_stat_activity），并排查Edge Function和RLS等各个层面的问题，帮助用户进行根本原因分析。
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GitHub问题解决专家

team-collaboration-issue
sickn33/antigravity-awesome-skills
172
该专家技能专注于GitHub问题的系统性解决。它涵盖了从问题分类、根本原因分析到功能实现和协作开发的全流程。核心能力包括测试驱动开发和专业PR管理，帮助用户将模糊的问题报告转化为符合现代CI/CD流程的生产级代码。
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AI辅助代码调试与分析

windsurf-debugging-ai
jeremylongshore/claude-code-plugins-plus-skills
173
本技能提供AI辅助的调试和全面的错误分析功能。它能利用Cascade深入分析复杂的错误信息、堆栈跟踪和代码上下文，从而精确找出问题的根本原因。适用于代码调试或故障排除场景，提供详细的修复建议和预防策略。
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不符合项质量管理

quality-nonconformance
affaan-m/everything-claude-code
311
本模块用于记录、跟踪和管理生产或流程审计中发现的任何不符合质量标准或规格的项（不合格品）。它对于进行根本原因分析、制定纠正和预防措施（CAPA）以及确保流程合规性至关重要，是质量改进的核心工具。
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AI编程会话根因分析

analyze-project
sickn33/antigravity-awesome-skills
346
该工具用于对AI辅助的编程会话进行深度事后分析。它不仅报告发生了什么，更深入挖掘问题发生的根本原因（如需求模糊、代码库限制或AI错误），识别范围漂移和重构模式，并提供证据支持的建议，帮助用户优化提示词、提升代码库健康度和未来协作流程。
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结构化AI智能体内省调试

agent-introspection-debugging
affaan-m/everything-claude-code
184
该技能提供一个系统性的四阶段工作流，用于诊断和恢复AI智能体故障。它指导智能体首先捕获故障状态，诊断根本原因（如循环、上下文溢出、状态漂移），应用最小的遏制恢复措施，并最终生成详细的内省报告，从而最大限度地减少对人工干预的依赖。
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假设驱动的调试与根因分析

hypothesis-testing
rohitg00/skillkit
291
本技能指导用户应用科学方法进行软件调试。它摒弃盲目尝试，通过观察症状、提出可证伪假设、预测结果、设计实验和分析结果五个步骤，系统地定位故障源头，从而高效、准确地找出技术问题的根本原因。
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LLM追踪导出与行为分析

arize-trace
github/awesome-copilot
424
该技能提供全面的工具，用于下载、导出和深度检查Arize追踪和跨度（Spans）。它帮助用户理解大型语言模型（LLM）应用的完整执行流程，用于调试运行时错误和进行根本原因分析。用户可按追踪ID、跨度ID或会话ID筛选数据，进行深度行为分析。
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并行根因分析协作调查

parallel-investigation
rohitg00/skillkit
476
这是一种为复杂系统故障、性能退化或集成错误设计的结构化调查方法。它能将一个大型问题分解为多个独立的调查线程（如数据库、应用代码、基础设施），并管理同步点，通过并行协作快速收敛到根本原因。特别适用于高风险的生产环境故障排除。
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根因系统化调试流程

systematic-debugging
jnMetaCode/superpowers-zh
82
本流程提供了一套系统化、四阶段的软件调试方法论。核心原则是：必须找到问题的根本原因，而不是修补表面症状。流程涵盖了从根因调查（数据流追踪、收集证据）、模式分析、科学假设验证，到基于测试的最终修复实施。适用于任何复杂的生产环境Bug、失败的测试用例或系统异常行为。
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