Web·iOS·Android 화면을 WCAG 2.2에 맞춰 설계하고 점검합니다. 화면 읽기와 키보드 조작, 레이블, 대비, 조작 대상 크기를 확인합니다.
- 아이콘 버튼에 설명 추가
- 키보드 조작과 모달 초점 점검
- 대비와 조작 대상 크기 확인
오류와 실행 환경을 바탕으로 AI 에이전트가 실패하거나 같은 작업을 반복하는 원인을 조사합니다. 작은 복구 작업을 시험하고 결과와 근거를 인계용 보고서로 정리합니다.
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 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.
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.
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.
AI가 SKILL.md의 내용만을 근거로 4가지 관점에서 판정했습니다. 스타 수나 인기도는 판정에 넣지 않았습니다.
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.
설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.
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.
Activate this skill for:
Do not use this skill as the primary source for:
verification-loopBefore trying to recover, record the failure precisely.
Capture:
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:
Match the failure to a known pattern before changing anything.
| Pattern | Likely Cause | Check |
|---|---|---|
| Maximum tool calls / repeated same command | loop or no-exit observer path | inspect the last N tool calls for repetition |
| Context overflow / degraded reasoning | unbounded notes, repeated plans, oversized logs | inspect recent context for duplication and low-signal bulk |
ECONNREFUSED / timeout | service unavailable or wrong port | verify service health, URL, and port assumptions |
429 / quota exhaustion | retry storm or missing backoff | count repeated calls and inspect retry spacing |
| file missing after write / stale diff | race, wrong cwd, or branch drift | re-check path, cwd, git status, and actual file existence |
| tests still failing after “fix” | wrong hypothesis | isolate the exact failing test and re-derive the bug |
Diagnosis questions:
Recover with the smallest action that changes the diagnosis surface.
Safe recovery actions:
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:
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:
Prefer these interventions in order:
Bad pattern:
Good pattern:
verification-loop after recovery if code was changed.continuous-learning-v2 when the failure pattern is worth turning into an instinct or later skill.council when the issue is not technical failure but decision ambiguity.workspace-surface-audit if the failure came from conflicting local state or repo drift.When this skill is active, do not end with “I fixed it” alone.
Always provide:
아직 리뷰가 없습니다. 사용해 본 소감을 남겨 주세요.
로그인 없이 쓸 수 있습니다. 사용 후기, 질문, 작동하지 않은 환경 등을 편하게 남겨 주세요.
아직 댓글이 없습니다. 첫 댓글을 남겨 보세요.
Web·iOS·Android 화면을 WCAG 2.2에 맞춰 설계하고 점검합니다. 화면 읽기와 키보드 조작, 레이블, 대비, 조작 대상 크기를 확인합니다.
인공지능 에이전트의 문제를 지시, 기억, 도구 실행, 화면 표시 등 12개 계층에서 조사합니다. 코드와 로그를 근거로 원인을 정리하고 심각도에 따른 지적 사항과 수정안을 제시합니다.
실제 개발 과제로 여러 코딩 에이전트를 비교합니다. 성공률, 확인 가능한 API 비용, 소요 시간과 반복 실행의 안정성을 측정해 도입 결정과 업데이트 후 평가에 활용합니다.
AI 에이전트의 도구 구성, 입력과 출력 형식, 오류 복구 절차를 설계합니다. 문맥 정보량을 관리하고 완료율, 재시도 횟수, 성공한 작업당 비용으로 개선을 평가합니다.
AI 에이전트의 반복 실패와 도구 사용을 기록하고 원인을 좁힙니다. 영향이 제한된 복구 작업과 결과 보고를 통해 근거 있는 재시도를 돕습니다.
x402로 AI 에이전트의 유료 API 및 서비스 결제를 연동하고, 작업별·세션별 예산과 수신자 제한, 개인 키를 직접 관리하는 지갑을 설정합니다.