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凤凰CLI调试工具
phoenix-cli
github/awesome-copilot
340
Phoenix CLI 是针对 Phoenix 可观测平台的命令行调试工具,可抓取 trace、span、session、数据集、实验和 GraphQL 信息,并配合 jq 等工具处理 JSON,方便快速查错、分析性能和验证 LLM 应用状态。
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交互式编程指导提示
remember-interactive-programming
github/awesome-copilot
144
本提示旨在指导AI代理以交互式程序员的角度工作。它强调利用REPL(Read-Eval-Print Loop)对系统进行探索和修改,并将系统本身视为唯一的真相来源。同时,它提醒代理优先使用结构化编辑工具,并持续维护待办事项列表,从而大幅提升代码开发和调试的流程效率。
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浏览器 CDP 显式控制
browser-cdp
agentscope-ai/QwenPaw
446
当用户需要连接已有 Chrome、扫描 CDP 端口、指定调试端口或与其他 agent 共享浏览器时,提供操作流程、隐私建议和工作区限制说明。
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系统化缺陷追踪与定位
trace-and-isolate
rohitg00/skillkit
460
提供一套系统化、结构化的方法论,用于定位复杂代码中的缺陷根源。核心技术涵盖二分搜索调试、Git bisect回溯、数据流与控制流追踪、组件隔离以及条件断点设置。适用于难以重现、或在大型代码库中难以确定错误源头的场景。
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请求所需上下文文件
what-context-needed
github/awesome-copilot
225
本技能用于指导AI系统在回答问题前,主动分析并结构化地列出所有相关的代码文件。它强制AI区分“必须查看”(确保准确性)、“推荐查看”(帮助完善)、“已掌握”和“不确定性”,确保用户获得全面的上下文信息,从而提高AI回答的准确性和深度,特别适用于复杂的编程和调试场景。
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根因系统化调试流程
systematic-debugging
jnMetaCode/superpowers-zh
264
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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