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Battle-tested PyTorch training recipes for all domains — LLMs, vision, diffusion, medical imaging, protein/drug discovery, spatial omics, genomics. Covers training loops, optimizer selection (AdamW, Muon), LR scheduling, mixed precision, debugging, and systematic experimentation. Use when training or fine-tuning neural networks, debugging loss spikes or OOM, choosing architectures, or optimizing GPU throughput.
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Use when seeing WebSocket errors like "Invalid frame header", "RSV1 must be clear", or "WS_ERR_UNEXPECTED_RSV_1" - covers multiple WebSocketServer conflicts, compression issues, and raw frame debugging techniques
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Plan, implement, or review systematic debugging work in an existing codebase with compatibility, security, and verification controls. Use when the user explicitly requests systematic debugging work.
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Testing and debugging for Zephyr RTOS. Covers the Ztest framework for unit and integration tests, the Twister test runner for automated HIL/SIM validation, and advanced tracing/debugging techniques (SystemView, Thread Analyzer, Stack analysis). Trigger when writing unit tests, setting up CI/CD pipelines, or analyzing system performance and latency.
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Use when running GDB: breakpoints, watchpoints, segfault or hang debugging, reverse debugging, remote gdbserver, core dumps, pretty-printers, Python scripting, or multi-threaded debugging.
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This skill provides expert-level guidance for debugging and fixing bugs in VS Code extensions. Use when investigating runtime errors, fixing memory leaks, resolving WebView issues, debugging activation problems, fixing TypeScript type errors, or troubleshooting extension communication failures. Covers systematic debugging workflows, common bug patterns, root cause analysis, and prevention strategies.
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Systematic 4-phase debugging framework for Unity projects with GameDebug wrapper generation. Use when encountering any bug, test failure, or unexpected behavior, before proposing fixes. Triggers on requests like "this doesn't work", "there's a bug", "it crashes when", "fix this error", "why is this happening", "null reference exception", "test is failing", "unexpected behavior", "something broke", or any debugging task. Four-phase framework (gather evidence, isolate, hypothesize, fix) that ensures understanding before attempting solutions.
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4-phase systematic debugging methodology with root cause analysis and evidence-based verification. Use when debugging complex issues.
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Time-travel debugging for DAG executions. Inspect agent state at any node, replay decisions with modified inputs, compare execution traces side-by-side, and identify where reasoning diverged. Inspired by LangGraph Studio's state-editing model and Temporal's event history. Activate on "debug DAG", "replay execution", "time travel debug", "inspect node state", "what went wrong at step", "compare runs", "execution diff". NOT for live monitoring (use dag-runtime + websocket-streaming), failure analysis (use dag-ops), or general code debugging.
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Four-phase debugging framework that ensures root cause investigation before attempting fixes. Never jump to solutions.
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Systematic debugging: production-level reproduce, isolate, instrument, verify. Use when implementing, reviewing or testing systematic debugging for React, Vite, Next.js or Perfect_AI projects.
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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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4-phase root cause debugging: understand bugs before fixing.
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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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You are a debugging expert specializing in setting up comprehensive debugging environments, distributed tracing, and diagnostic tools. Configure debugging workflows, implement tracing solutions, and establish troubleshooting practices for development and production environments.
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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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재현 절차, 로그와 최근 변경 사항으로 버그, 테스트 실패와 예상 밖 동작의 원인을 조사합니다. 근거에 따라 가설을 검증하고 수정 후 테스트까지 진행합니다.
오류와 실행 환경을 바탕으로 AI 에이전트가 실패하거나 같은 작업을 반복하는 원인을 조사합니다. 작은 복구 작업을 시험하고 결과와 근거를 인계용 보고서로 정리합니다.
Next.js 16 이상에서 개발 서버 시작과 코드 변경 반영이 느린 원인을 살펴봅니다. Turbopack과 webpack의 선택, 캐시와 proxy.ts 명명도 확인합니다.
AI 어시스턴트에 외부 기능과 데이터를 제공하는 MCP 서버의 구축과 유지보수를 돕습니다. Node/TypeScript 기능 등록, 입력 검증, 통신 방식 선택을 다룹니다.
Create and review Kubernetes configuration files with examples for health checks, access permissions, resource limits, and automatic scaling. Use the included kubectl commands to investigate container crashes, memory shortages, and deployment problems.
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Nuxt 4 앱에서 서버와 브라우저의 표시 불일치를 방지하고 데이터 조회, 페이지별 렌더링과 캐시, 지연 로딩을 정리합니다. 구현과 검토, 성능 개선에 사용합니다.
Kotlin Coroutines와 Flow로 Android 및 Kotlin Multiplatform의 비동기 작업과 데이터 갱신을 구현하고 병렬 실행, 화면 상태, 취소, 오류 처리와 테스트를 다룹니다.
AI 에이전트의 반복 실패와 도구 사용을 기록하고 원인을 좁힙니다. 영향이 제한된 복구 작업과 결과 보고를 통해 근거 있는 재시도를 돕습니다.