「debug」の検索結果

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

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

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Debug LangChain and LangGraph agents by fetching execution traces from LangSmith Studio. Use when debugging agent behavior, investigating errors, analyzing tool calls, checking memory operations, or examining agent performance. Automatically fetches recent traces and analyzes execution patterns. Requires langsmith-fetch CLI installed.

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View and analyze saved screenshots using MCP commands for test debugging and development

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Four-phase debugging framework that ensures root cause investigation before attempting fixes. Never jump to solutions. Use when encountering any bug, test failure, or unexpected behavior, before proposing fixes.

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Use when operating, debugging, deploying, or monitoring a Telegram bot or Telegram-to-agent gateway. Triggers on "telegram bot down", "bot not responding", "debug bot", "check webhook", "polling vs webhook", "restart bot", "deploy bot", "bot logs", "agent gateway", "Telegram Bot API error", "send test message", "бот не отвечает", "проверь бота", "логи бота", "перезапусти бота". Covers health checks, logs, webhook/polling diagnostics, environment validation, safe restart/deploy checklists, Bot API smoke tests, forum topic delivery, privacy mode, gateway routing, and incident notes.

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Profile and debug Hermes sessions from their JSONL transcripts. Find a session and its subagents, build a queryable event table, summarize the work as a hierarchical table of contents, break down wall time, inference, tools, tokens, and estimated cost per agent, identify errors and improvement opportunities, and export a shareable Perfetto trace. Use when a user wants to inspect what a Hermes session did, debug agent or subagent activity, understand session cost or latency, create a session timeline, generate a trace, or learn how to improve the next agent run.

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Systematically diagnose and fix software bugs by analyzing error messages, stack traces, logs, and runtime behavior across multiple languages. Use when the user requests debugging or provides relevant inputs for this workflow.

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Internal — for Boundless team members only. Query AWS CloudWatch logs for Boundless services (provers, slasher, distributor, order stream, order generator, indexer, signal) on prod/staging environments. Use when the user asks to look at service logs, debug service behavior from log output, search logs for a request ID, or investigate errors using CloudWatch. Do NOT use for debugging local code changes, reviewing PRs, or investigating issues in the codebase itself.

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Start and interact with the Boundless localnet (docker compose-based local development network). Covers dev mode (fake proofs, broker included) and full proving mode, submitting requests, and debugging order flow. Use when the user wants to start localnet, run the local network, test proof requests locally, or debug broker/order-stream issues.

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Run and debug Python scripts in the project. Use when the user says "run python", "execute this script", "debug this py file", or wants to run/modify a .py file. Handles dependency checks, linting, execution, and error analysis.

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Root cause based one-shot bug fix. debugger diagnosis → requirements.md generation → /execute. /bugfix "error description" Full investigation pipeline: debugger + gap-analyzer + standard verify. QA suggestion after successful fix.

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Build, debug, and optimize Docker configurations. Use when a user asks to create a Dockerfile, fix Docker build errors, optimize image size, write docker-compose files, debug container issues, set up multi-stage builds, or troubleshoot networking between containers. Covers Dockerfile best practices and compose orchestration.

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Expert at making systems observable and debuggable. Covers structured logging, metrics collection, distributed tracing, error tracking, and alerting. Knows how to find the needle in the haystack when production breaks at 3 AM. Use when "observability, logging, metrics, tracing, monitoring, error tracking, Sentry, Datadog, OpenTelemetry, debugging production, observability, logging, metrics, tracing, monitoring, sentry, prometheus, opentelemetry" mentioned.

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Use when the user is debugging a bug, tracing an error, or asking why something fails. Examples: "Why is X failing?", "Where does this error come from?", "Trace this bug"

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测试失败时免登跳转原地排查修复。触发：排查、纠错、debug、定位符失败、超时、元素找不到、断言失败。

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Provide a systematic debugging checklist. Use when a junior developer is stuck and needs a structured approach.

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Coordinate debugging across multiple services. Use when a senior developer needs to trace a distributed issue.

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系統性 debug 工作流：捕捉錯誤、分析日誌、關聯跨系統 pattern，產出有根因與修復驗證的報告。適用於 bug、test 失敗、生產異常。

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Practical Python scripts for debugging awf - parse logs, diagnose issues, inspect containers, test domains

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Debug the AWF firewall by inspecting Docker containers (awf-squid, awf-agent), analyzing Squid access logs, checking iptables rules, and troubleshooting blocked domains or network issues.

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Debug GitHub Actions workflows by downloading logs, analyzing summaries, and understanding how agentic workflows and the AWF firewall work together.

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Use when debugging Go errors, test failures, or unexpected behavior — step-by-step diagnosis approach

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Four-phase debugging process - root cause first, then fix. Use when encountering bugs or unexpected behavior.

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