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무료GitHub에 공개한국어 소개

agent-introspection-debugging

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

원문원문 설명 보기

Structured self-debugging workflow for AI agent failures using capture, diagnosis, contained recovery, and introspection reports. Use when an agent run fails and you need a reproducible diagnosis instead of a retry.

AI 평가100점/ 100설치 방법 보기

이럴 때 유용합니다

  • 에이전트의 연속 실패 진단
  • 동일한 도구 작업의 반복 조사
  • 정보 누적으로 인한 출력 품질 저하 점검
  • 다음 담당자에게 복구 절차 인계

한국어 소개

할 수 있는 일

AI 에이전트의 실행이 막힌 원인을 조사하고 복구 절차와 결과를 보고서로 정리합니다. 실패 당시의 오류, 직전 도구 작업, 진행 중이던 목표, 작업 디렉터리 등을 기록합니다. 이를 바탕으로 같은 작업의 반복이나 예상과 실제 환경의 차이를 진단합니다. 이후 조사 대상을 하나의 명령이나 파일로 좁히는 등 작고 되돌릴 수 있는 작업으로 가설을 검증합니다.

이럴 때 유용합니다

다시 시도해도 진전이 없거나 토큰만 계속 소모할 때 유용합니다. 대화에 정보가 쌓이면서 출력 품질이 떨어지는 상황에도 활용합니다. 재실행 전에 상황을 정리하거나 다음 담당자에게 조사 근거를 전달할 때 도움이 됩니다.

사용 예시

  • “같은 도구 작업을 반복하는 원인을 직전 기록으로 조사해 주세요.”
  • “파일을 찾지 못한 오류의 경로와 작업 위치를 확인해 주세요.”
  • “원인 가설, 복구 작업, 결과의 근거를 보고서로 정리해 주세요.”

주의 사항

에이전트에 조사 절차를 가르치는 스킬이며 자동 복구를 보장하는 실행 기반은 아닙니다. 실제 환경의 도구로 수행할 수 없는 상태 초기화 등은 처리할 수 없습니다. 위험이 크거나 외부 요인으로 진행이 막히면 사람에게 인계합니다. 코드 변경 후 기능 검증은 별도 절차로 진행합니다.

이 소개문은 공개된 SKILL.md를 바탕으로 AI(OpenAI Codex)가 작성했습니다. 정확한 사양은 아래 원문을 확인하세요.

객관 평가

AI가 SKILL.md의 내용만을 근거로 4가지 관점에서 판정했습니다. 스타 수나 인기도는 판정에 넣지 않았습니다.

지시의 명확성언제 쓰고 무엇을 하는지 알 수 있는가
A양호연속 실패와 도구 반복을 사용 상황으로 명시하고 조사, 복구, 보고 작업을 설명합니다.
절차의 구체성절차·입출력·예시가 구체적으로 적혀 있는가
A양호네 단계 절차, 장애 유형 진단표, 기록과 복구 보고서 양식이 제공됩니다.
안전성전송·삭제·명령 실행 등을 명시하고 있는가
A양호최소한의 되돌릴 수 있는 복구 작업을 요구하며 고위험 상황이나 외부 장애는 사람에게 인계합니다.
도입의 용이성필요한 도구나 API 키가 적고 적혀 있는가
A양호추가 도구나 API 키를 지정하지 않으며 현재 환경에서 가능한 작업으로 범위를 제한합니다.

총점은 각 항목을 A=25점, B=15점, C=5점으로 더한 값입니다. 2026년 10월 19일 기준으로 AI(OpenAI Codex)가 판정했습니다. 참고용이므로 설치 전에 원문도 확인해 주세요.

평가가 다르다고 생각되면 재검토를 요청하기

어느 항목이 왜 다르다고 생각하는지 적어 주세요. 로그인은 필요 없습니다. SKILL.md와 대조해 평가를 다시 만들고 이곳에 반영합니다.

이 양식은 reCAPTCHA로 보호되며 Google 개인정보처리방침 및 서비스 약관이 적용됩니다.

포함된 파일(2)

  • SKILL.md5.5 KB
  • agents/openai.yaml302 B

SKILL.md(원문)

설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.

Agent Introspection Debugging

Use this skill when an agent run is failing repeatedly, consuming tokens without progress, looping on the same tools, or drifting away from the intended task.

This is a workflow skill, not a hidden runtime. It teaches the agent to debug itself systematically before escalating to a human.

When to Activate

  • Maximum tool call / loop-limit failures
  • Repeated retries with no forward progress
  • Context growth or prompt drift that starts degrading output quality
  • File-system or environment state mismatch between expectation and reality
  • Tool failures that are likely recoverable with diagnosis and a smaller corrective action

Scope Boundaries

Activate this skill for:

  • capturing failure state before retrying blindly
  • diagnosing common agent-specific failure patterns
  • applying contained recovery actions
  • producing a structured human-readable debug report

Do not use this skill as the primary source for:

  • feature verification after code changes; use verification-loop
  • framework-specific debugging when a narrower ECC skill already exists
  • runtime promises the current harness cannot enforce automatically

Four-Phase Loop

Phase 1: Failure Capture

Before trying to recover, record the failure precisely.

Capture:

  • error type, message, and stack trace when available
  • last meaningful tool call sequence
  • what the agent was trying to do
  • current context pressure: repeated prompts, oversized pasted logs, duplicated plans, or runaway notes
  • current environment assumptions: cwd, branch, relevant service state, expected files

Minimum capture template:

## Failure Capture
- Session / task:
- Goal in progress:
- Error:
- Last successful step:
- Last failed tool / command:
- Repeated pattern seen:
- Environment assumptions to verify:

Phase 2: Root-Cause Diagnosis

Match the failure to a known pattern before changing anything.

PatternLikely CauseCheck
Maximum tool calls / repeated same commandloop or no-exit observer pathinspect the last N tool calls for repetition
Context overflow / degraded reasoningunbounded notes, repeated plans, oversized logsinspect recent context for duplication and low-signal bulk
ECONNREFUSED / timeoutservice unavailable or wrong portverify service health, URL, and port assumptions
429 / quota exhaustionretry storm or missing backoffcount repeated calls and inspect retry spacing
file missing after write / stale diffrace, wrong cwd, or branch driftre-check path, cwd, git status, and actual file existence
tests still failing after “fix”wrong hypothesisisolate the exact failing test and re-derive the bug

Diagnosis questions:

  • is this a logic failure, state failure, environment failure, or policy failure?
  • did the agent lose the real objective and start optimizing the wrong subtask?
  • is the failure deterministic or transient?
  • what is the smallest reversible action that would validate the diagnosis?

Phase 3: Contained Recovery

Recover with the smallest action that changes the diagnosis surface.

Safe recovery actions:

  • stop repeated retries and restate the hypothesis
  • trim low-signal context and keep only the active goal, blockers, and evidence
  • re-check the actual filesystem / branch / process state
  • narrow the task to one failing command, one file, or one test
  • switch from speculative reasoning to direct observation
  • escalate to a human when the failure is high-risk or externally blocked

Do not claim unsupported auto-healing actions like “reset agent state” or “update harness config” unless you are actually doing them through real tools in the current environment.

Contained recovery checklist:

## Recovery Action
- Diagnosis chosen:
- Smallest action taken:
- Why this is safe:
- What evidence would prove the fix worked:

Phase 4: Introspection Report

End with a report that makes the recovery legible to the next agent or human.

## Agent Self-Debug Report
- Session / task:
- Failure:
- Root cause:
- Recovery action:
- Result: success | partial | blocked
- Token / time burn risk:
- Follow-up needed:
- Preventive change to encode later:

Recovery Heuristics

Prefer these interventions in order:

  1. Restate the real objective in one sentence.
  2. Verify the world state instead of trusting memory.
  3. Shrink the failing scope.
  4. Run one discriminating check.
  5. Only then retry.

Bad pattern:

  • retrying the same action three times with slightly different wording

Good pattern:

  • capture failure
  • classify the pattern
  • run one direct check
  • change the plan only if the check supports it

Integration with ECC

  • Use verification-loop after recovery if code was changed.
  • Use continuous-learning-v2 when the failure pattern is worth turning into an instinct or later skill.
  • Use council when the issue is not technical failure but decision ambiguity.
  • Use workspace-surface-audit if the failure came from conflicting local state or repo drift.

Output Standard

When this skill is active, do not end with “I fixed it” alone.

Always provide:

  • the failure pattern
  • the root-cause hypothesis
  • the recovery action
  • the evidence that the situation is now better or still blocked

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