'debug' 검색 결과

Debug Spring Boot issues systematically. Use when encountering bean errors like NoSuchBeanDefinitionException, circular dependency issues, application startup failures, JPA/Hibernate problems including LazyInitializationException and N+1 queries, security misconfigurations causing 403 Forbidden errors, property binding failures, CSRF token issues, or any Spring Boot application requiring diagnosis with Actuator endpoints and JVM debugging.

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The PRIMARY development workflow for the Archon project (remote-coding-agent). Use this skill instead of any PRP skills when working on Archon code. Routes to 10 specialized cookbooks based on what the user is trying to do: RESEARCH — "how does the orchestrator work?", "where is session state defined?", "trace the workflow execution flow", "what is IWorkflowStore?" INVESTIGATE — "should we use Drizzle or Prisma?", "what's the best way to add WebSockets?", "can we migrate to Turso?", "how do other projects handle rate limiting?" PRD — "write a PRD for dark mode", "spec out the notification feature", "product requirements for webhook retry" PLAN — "plan the auth refactor", "design the caching layer", "create an implementation plan for #42" IMPLEMENT — "implement the plan", "execute .claude/archon/plans/auth.plan.md", "build the feature from the plan", "code this up" REVIEW — "review PR #123", "review my changes", "code review the diff" DEBUG — "debug the failing test", "why is streaming broken?", "root cause analysis on the timeout issue" COMMIT — "commit these changes", "commit the auth refactor" PR — "create a PR", "open a pull request for this branch" ISSUE — "report this to gh", "create a gh issue", "log it in github", "file a bug for this", "create a feature request" This skill triggers on ANY development task: researching, investigating, planning, building, reviewing, debugging, committing, or shipping code. NOT for: Running Archon CLI workflows in worktrees (use /archon instead).

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Apply systematic root cause analysis and debugging methodologies to diagnose and fix bugs, test failures, and unexpected behavior. Use when encountering production issues, investigating test failures, diagnosing performance problems, tracing error sources through call stacks, analyzing logs and stack traces, reproducing inconsistent bugs, debugging race conditions, investigating memory leaks, or applying scientific method to problem-solving before proposing fixes.

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Systematic debugging with root cause investigation. Four phases: investigate, analyze, hypothesize, implement. Iron Law: no fixes without root cause. Use when asked to "debug this", "fix this bug", "why is this broken", "investigate this error", or "root cause analysis". Proactively invoke this skill (do NOT debug directly) when the user reports errors, 500 errors, stack traces, unexpected behavior, "it was working yesterday", or is troubleshooting why something stopped working. (gstack)

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Fix broken or failing functionality through structured reproduction, root-cause analysis, minimal fix, and verification. Load when the user asks to fix a bug, debug an error, resolve an issue, or work on a Linear ticket. Also triggers on "this is broken", "fix this bug", "why is this failing", "debug this", "resolve this error", "what went wrong", or any request to diagnose and fix a problem.

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Run build, deploy, inspect, and fix loops for .NET MAUI apps that already have MAUI DevFlow integrated. USE FOR: launching MAUI apps, selecting devices or emulators, waiting for or recovering agent connections, broker/port/adb connectivity issues, visual tree inspection, screenshots, UI interaction, Blazor WebView CDP debugging, reading DevFlow logs, and iterative app debugging. DO NOT USE FOR: first-time DevFlow package setup (use maui-devflow-onboard), or generic desktop automation unrelated to MAUI. INVOKES: maui devflow CLI, dotnet CLI, Android adb/android tools, and Apple simctl tools.

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Debug failing Power Automate cloud flows using the FlowStudio MCP server. The Graph API only shows top-level status codes. This skill gives your agent action-level inputs and outputs to find the actual root cause. Load this skill when asked to: debug a flow, investigate a failed run, why is this flow failing, inspect action outputs, find the root cause of a flow error, fix a broken Power Automate flow, diagnose a timeout, trace a DynamicOperationRequestFailure, check connector auth errors, read error details from a run, or troubleshoot expression failures. Requires a FlowStudio MCP subscription — see https://mcp.flowstudio.app

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Debug REST/GraphQL APIs: status codes, auth, schemas, repro.

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4-phase root cause debugging: understand bugs before fixing.

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Debug Node.js via --inspect + Chrome DevTools Protocol CLI.

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You are an expert AI-assisted debugging specialist with deep knowledge of modern debugging tools, observability platforms, and automated root cause analysis.

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[Extended thinking: This workflow implements a sophisticated debugging and resolution pipeline that leverages AI-assisted debugging tools and observability platforms to systematically diagnose and resolve production issues. The intelligent debugging strategy combines automated root cause analysis with human expertise, using modern 2024/2025 practices including AI code assistants (GitHub Copilot, Claude Code), observability platforms (Sentry, DataDog, OpenTelemetry), git bisect automation for ...

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Expert DevOps troubleshooter specializing in rapid incident response, advanced debugging, and modern observability. Masters log analysis, distributed tracing, Kubernetes debugging, performance optimization, and root cause analysis. Handles production outages, system reliability, and preventive monitoring. Use PROACTIVELY for debugging, incident response, or system troubleshooting.

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로그와 재현 작업으로 OpenClaw의 모델 통신과 도구 실행 문제를 조사합니다. 저장된 대화와 첨부 자료도 확인하여 원인 수정과 재검증에 필요한 근거를 모읍니다.

• 로컬 테스트와 실제 서비스의 동작 차이 조사
• 모델이 실제로 볼 수 있는 도구 확인
• 응답 스트리밍 지연과 중단 조사

재현 절차, 로그와 최근 변경 사항으로 버그, 테스트 실패와 예상 밖 동작의 원인을 조사합니다. 근거에 따라 가설을 검증하고 수정 후 테스트까지 진행합니다.

• 실패하는 테스트의 원인 조사
• 운영 환경의 버그 추적
• 빌드나 연동이 실패하는 지점 조사

재현하기 어려운 오류와 성능 저하를 증상 감지 테스트나 스크립트로 조사합니다. 원인 후보를 검증하고 수정한 뒤 재발 방지 테스트까지 확인합니다.

• 재현하기 어려운 오류 조사
• 처리 속도가 느려진 원인 조사
• 간헐적 오류를 반복해서 검증

오류와 실행 환경을 바탕으로 AI 에이전트가 실패하거나 같은 작업을 반복하는 원인을 조사합니다. 작은 복구 작업을 시험하고 결과와 근거를 인계용 보고서로 정리합니다.

• 에이전트의 연속 실패 진단
• 동일한 도구 작업의 반복 조사
• 정보 누적으로 인한 출력 품질 저하 점검

Next.js 16 이상에서 개발 서버 시작과 코드 변경 반영이 느린 원인을 살펴봅니다. Turbopack과 webpack의 선택, 캐시와 proxy.ts 명명도 확인합니다.

• 개발 서버 시작 지연을 조사할 때
• 코드 변경 반영이 느린 원인을 확인할 때
• Turbopack과 webpack을 선택할 때

Kubernetes 설정 파일 작성과 검토, 장애 원인 조사를 돕습니다. 상태 확인, 권한, 리소스 제한, 자동 확장 설정 예시와 조사 명령을 참고할 수 있습니다.

• Kubernetes 배포 설정을 작성합니다
• 상태 확인과 리소스 제한을 검토합니다
• 컨테이너가 반복 재시작하는 원인을 조사합니다

AI 어시스턴트에 외부 기능과 데이터를 제공하는 MCP 서버의 구축과 유지보수를 돕습니다. Node/TypeScript 기능 등록, 입력 검증, 통신 방식 선택을 다룹니다.

• AI용 MCP 서버를 구축할 때
• 작업, 데이터, 지시 템플릿을 추가할 때
• 로컬과 원격 연결 방식을 선택할 때

Nuxt 4 앱에서 서버와 브라우저의 표시 불일치를 방지하고 데이터 조회, 페이지별 렌더링과 캐시, 지연 로딩을 정리합니다. 구현과 검토, 성능 개선에 사용합니다.

• 서버와 브라우저의 표시 불일치 수정
• 페이지 데이터 조회 방식 검토
• 페이지별 렌더링과 캐시 정책 결정

Laravel 프로젝트의 환경, 코드 검사, 테스트, 의존성 취약점, 데이터베이스 변경과 큐를 순서대로 확인해 병합이나 배포 전 문제를 점검합니다.

• Laravel 풀 리퀘스트 전 점검
• 대규모 리팩터링이나 의존성 갱신 후 검증
• 스테이징 및 운영 환경 배포 전 점검

Kotlin Coroutines와 Flow로 Android 및 Kotlin Multiplatform의 비동기 작업과 데이터 갱신을 구현하고 병렬 실행, 화면 상태, 취소, 오류 처리와 테스트를 다룹니다.

• 여러 데이터를 병렬로 불러옵니다
• StateFlow로 화면 상태를 관리합니다
• 검색 입력을 조절하고 통신을 재시도합니다

AI 에이전트의 반복 실패와 도구 사용을 기록하고 원인을 좁힙니다. 영향이 제한된 복구 작업과 결과 보고를 통해 근거 있는 재시도를 돕습니다.

• 같은 도구 작업을 반복하는 원인 조사
• 대화 증가에 따른 출력 품질 저하 조사
• 파일 경로와 환경 불일치 확인