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cccskills
무료GitHub에 공개한국어 소개

debug-frontend-with-browser

간헐적인 화면 오류, 오래된 상태, 순서 문제와 화면 이동 문제를 진단합니다. 렌더링, 클라이언트 상태, 서버 경계를 따라 데이터를 추적해 잘못된 결과가 처음 나타나는 지점을 찾습니다.

원문원문 설명 보기

Use for intermittent UI, stale state, ordering, navigation or browser-only bugs. Extends acceptance with boundary tracing and regression diagnosis.

lobehub/lobehub스타 83,504(GitHub 83,504 + cccskills 0)

실행 점수 미검증

설치 방법 보기

이럴 때 유용합니다

  • 간헐적인 화면 오류 재현
  • 이동 후 오래된 상태 추적
  • 표시 순서가 처음 깨지는 경계 찾기
  • 회귀 문제를 이전 버전과 비교

한국어 소개

할 수 있는 일

화면 깜박임, 오래된 상태, 표시 순서 오류, 화면 이동 뒤에만 발생하는 문제를 조사하는 진단 절차를 안내합니다. 먼저 기대한 상태와 실제 차이를 명확히 한 뒤 승인된 격리 환경에서 문제를 재현합니다. 같은 데이터를 화면 표시, 렌더러 입력, 파생 상태, 클라이언트 상태, 네트워크 응답, 변환 처리의 각 경계에서 추적해 올바른 값이 처음 잘못된 값으로 바뀌는 지점을 찾습니다. 재현 데이터는 필요한 최소한으로 유지합니다. 수정이 필요하면 문제를 만든 경계를 고치고 상위 acceptance 절차로 돌아가 검증합니다.

이럴 때 유용합니다

발생이 드문 화면 오류나 새로 고침, 탭 전환, 화면 이동에 따라 증상이 달라지는 문제를 조사할 때 유용합니다. 화면만으로 원인을 알기 어려워 클라이언트 상태나 서버 응답까지 살펴봐야 할 때도 사용할 수 있습니다.

사용 예시

  • “데이터 경계를 따라가며 목록 순서가 깨지는 문제를 조사해 주세요.”
  • “다른 화면으로 이동한 뒤 오래된 상태가 표시되는 원인을 찾아 주세요.”

주의 사항

먼저 acceptance 기술과 프로젝트의 PROCESS.md를 확인하고 승인된 격리 환경에서 조사합니다. 운영 환경 조사는 읽기 전용으로 취급합니다.

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

문서 점검

AI가 SKILL.md의 내용에서 주의가 필요한 작업과 도입 전제를 확인했습니다. 점수는 실제로 실행한 결과(실행 검증)만으로 매깁니다.

안전성전송·삭제·명령 실행 등을 명시하고 있는가
A양호승인된 격리 환경, 운영 환경의 읽기 전용 조사, 비밀 정보 열람 금지를 명시합니다.
도입의 용이성필요한 도구나 API 키가 적고 적혀 있는가
B일부 부족`acceptance`, `PROCESS.md`, 프로젝트 어댑터와 승인 환경이 전제되지만 설정 절차는 없습니다.

점수에는 넣지 않았습니다. 2026년 10월 26일 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(3)

  • SKILL.md6.5 KB
  • agents/openai.yaml254 B
  • references/pitfalls.md3.9 KB

SKILL.md(원문)

설치하기 전에 에이전트에게 전달되는 지시 내용을 확인할 수 있습니다.

Debug Frontend with Browser

Find the first boundary where correct data becomes incorrect. This skill extends acceptance; it does not define a separate test workflow.

Mandatory foundation

Before any browser, Electron, network, cache, or application interaction:

  1. Read ../acceptance/SKILL.md and the project's PROCESS.md in full.
  2. Follow its target grounding, living logs, project adapter, environment and auth checks, approval gate, evidence rules, publication, and teardown.
  3. Enter this diagnostic workflow only after acceptance has established the approved execution surface. If its environment or auth gate is blocked, stop there instead of inventing another execution path.
  4. Use the isolated environment and fixture strategy selected by the project adapter. Never use the user's signed-in production browser or Electron client as a fixture container or test sandbox.
  5. Treat an explicit production investigation as read-only unless the user separately authorizes an exact live mutation and the project adapter permits it. This skill never grants production-mutation authority.
  6. Never read secret files or print credentials, tokens, private content, or full live objects. Return structural projections only.

If acceptance is unavailable, say so and stop before touching a live surface.

Responsibility boundary

acceptance ownsThis skill adds
Environment isolation and service lifecycleFalsifiable symptom and event timeline
Authentication and fixture seedingBoundary-by-boundary state comparison
Browser/Electron driver setupSafe minimal fixture extraction
Approval and mutation authorityPure-function replay and commit A/B
Evidence, report, publication, teardownEarliest-boundary fix guidance

Do not duplicate or weaken acceptance rules here. When the two skills appear to conflict, acceptance and the project layer control execution.

Diagnostic workflow

1. Make the symptom falsifiable

Write one expected invariant and one observed violation. Record:

  • the triggering action;
  • state before, during, and after it;
  • whether navigation, remount, refresh, tab switching, or waiting changes it;
  • stable identifiers required to follow the same entity across layers.

For timing or ordering defects, define the expected and observed event timelines before reading implementation code.

2. Reproduce on the approved isolated surface

  • Reproduce once without recording to prove the path.
  • For an intermittent defect, repeat the same controlled action and record the hit rate.
  • Verify the intended action through a new ID, request, or state transition.
  • Use a GIF or video for flicker and other time-based behavior.
  • Re-snapshot after navigation or a major render because element references expire.

Use the surface and capture method chosen by acceptance; do not relaunch or reattach to the user's resident application.

3. Find the first broken boundary

Compare the same entity IDs at each layer and mark each boundary correct or incorrect.

BoundaryInspectWhat it distinguishes
DOM / visible rowText, order, recordingSymptom only
Renderer inputComponent props, virtual-list dataRenderer vs upstream input
Derived stateSelectors, parsed/display itemsDerivation vs raw state
Raw client stateStore records, SWR state, persisted cacheCache vs transformation
Network / serverStructural response and persisted rowClient vs server
Pure transformationExact parser/normalizer inputRuntime vs deterministic logic

Important:

  • DOM absence is not state absence in a virtualized list.
  • Retained tabs can own multiple React roots and stores; qualify them by stable IDs and the visible route.
  • For cache defects, distinguish in-memory fetch cache, Zustand state, persisted cache, and server state instead of calling all of them "the cache."
  • Stop expanding the search when a pure local function reproduces the exact invalid output.

4. Build the smallest safe fixture

Create the fixture through the isolated environment's supported seed path. Keep only fields required by the suspected boundary, such as:

  • id, type or role, parent linkage, and timestamps;
  • cache key and lifecycle state;
  • branch or group metadata;
  • entity identifiers that affect selection or grouping.

Store reusable inputs through the project's fixture layout. Do not copy private production content into fixtures or tracked files.

5. Attribute with the same fixture

Do not infer causality from PR timing or filenames.

  1. Run the same fixture against the suspected revision and its real parent.
  2. Compare the same observable boundary, not two different screenshots.
  3. Verify the commit parent, PR file list, merge time, and deployment timing.
  4. Separate the revision that introduced the latent bug from the data event that first exposed it.

6. Fix the earliest incorrect boundary

  • Change the layer that first produces invalid state.
  • Preserve unrelated branch, optimistic-update, and cache semantics.
  • Add a behavior-level regression test with the sanitized minimal fixture.
  • Add a JSDoc comment when the fix protects a non-obvious invariant.
  • Do not substitute timeouts, refreshes, DOM sorting, or downstream filters for a source-state fix.

7. Return to the acceptance workflow for verification

After diagnosis or a fix, resume the parent acceptance workflow. It owns the focused checks, isolated visual replay, evidence inspection, structured report, publication, and cleanup. Do not publish a separate browser-debugging verdict.

Diagnostic supplements

Read references/pitfalls.md when the suspected boundary involves retained React roots, virtualized data, optimistic reconciliation, stale client caches, pure replay, or regression attribution.

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acceptance

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실제 제품을 적절한 조작 환경에서 실행해 변경 사항을 검증하고, 사용자가 확인할 수 있는 증거를 모아 인수 보고서로 게시합니다. 기존 검증 계획을 확인하거나 점검 항목을 만들고, `lh` CLI로 결과를 게시할 수 있습니다.

  • 변경된 제품 동작을 실제로 확인하기
  • 스크린샷 등 검증 증거 수집하기
  • 검증 계획과 보고서 작성하기
lobehub/lobehub8.4만2026년 10월 26일 업데이트

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  • LobeHub에 새 AI 모델 제공자 추가하기
  • 제공자의 설정 안내나 설명 갱신하기
  • 모델 추가에 새 제공자 연동이 필요한지 판단하기
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서버 환경 변수로 사용자 설정의 기본값을 지정하도록 구현하는 절차를 안내합니다. 변수 검증, 서버 설정 구성, 사용자 저장소 반영부터 예시 환경 파일과 셀프 호스팅 문서 갱신까지 다룹니다.

  • 환경 변수로 사용자 설정 기본값 지정
  • 설정을 서버 구성과 사용자 저장소에 연결
  • 환경 변수 예시와 문서 갱신
lobehub/lobehub8.4만2026년 10월 26일 업데이트

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  • 에이전트 단계와 오류 기록
  • 테스트 중 도구 결과 모의
  • 웹훅으로 도구 호출 허용 또는 거부
lobehub/lobehub8.4만2026년 10월 26일 업데이트

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에이전트의 이벤트 기반 백그라운드 작업을 설계하고 구현하도록 돕습니다. 소스, 시그널, 액션, 정책의 역할을 나누고 비동기 처리, 중복 실행 방지, 완료 기록과 관측 기능을 다룹니다.

  • 이벤트로 시작되는 백그라운드 작업 추가
  • 대화 요청과 작업을 분리
  • 액션의 중복 실행 방지
lobehub/lobehub8.4만2026년 10월 26일 업데이트

agent-testing-bot

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실제 데스크톱 채팅 앱에서 봇 채널의 인수 테스트를 진행합니다. Discord, Slack, Telegram, WeChat, Lark, QQ에서 메시지를 보내고 응답을 기다린 뒤 결과 화면을 캡처합니다. iMessage는 BlueBubbles 브리지를 사용합니다.

  • 실제 Discord 채널에서 봇 응답 확인하기
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