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cccskills
免费在 GitHub 公开中文介绍

debug-with-sentry

利用 Sentry 堆栈跟踪(代码执行路径)和故障前事件调查生产环境错误,判断可能原因、触发条件、受影响用户和版本,再决定是否修改代码。

原文查看原文说明

Root-cause a production error with Sentry's evidence before touching code — pull the issue, read the stack trace and breadcrumbs, and separate the crash from its trigger. Use when the user pastes a Sentry link or issue ID, reports a production error, or asks why something is crashing for users.

ParadevAI/Paradev星标 15,724(GitHub 15,724 + cccskills 0)
集成工具Sentry

实测评分 未实测

查看安装方法

适用场景

  • 根据 Sentry 链接调查错误
  • 查找崩溃的触发条件
  • 确认受影响用户和版本
  • 定位需要修复的代码

中文介绍

功能

debug-with-sentry 会调查 Sentry 记录的生产环境错误,整理失败内容、可能原因及受影响对象。它获取问题详情,并沿着堆栈跟踪(代码执行路径)查找项目自身代码中的首个位置。技能还会检查故障前的操作记录、浏览器、组织和版本分布,以及问题的首次出现时间和事件数量,从而区分崩溃位置与触发条件。

适用场景

收到 Sentry 链接或问题编号、有人报告生产环境错误,或需要查明应用崩溃原因时,可以使用此技能。它也适合区分错误消息相同但执行路径不同的问题,并检查错误是否集中于特定环境或版本。

使用示例

  • “请调查这个 Sentry 问题的原因和影响范围。”
  • “查找结账时发生的崩溃,并确认触发条件。”
  • “修复调查中定位到的代码位置。”

注意事项

需要连接 Sentry。生产版本的行号可能与当前工作代码不同,因此会在比对时核对版本。使用 Seer 分析时,也会依据执行记录验证其原因建议。是否将问题标记为已解决,应结合修复是否已经发布来判断。

本介绍由 AI(OpenAI Codex)根据公开的 SKILL.md 撰写。准确的规格请查看下方原文。

文档检查

AI 根据 SKILL.md 的内容检查了需要注意的操作和使用前提。评分只依据实际运行的结果(实测对比)。

安全性发送数据、删除文件、执行命令等是否有说明
B部分不足可按请求修改代码和更新问题状态,但未说明更新前的确认步骤。
安装难易度所需工具和 API 密钥是否少且有说明
B部分不足需要多个 Sentry 工具,但未说明连接方法。

不计入评分。 由 AI(OpenAI Codex)于 2026年10月29日 评估。仅供参考,安装前请同时查看原文。

如果您认为评估有误,请申请复核

请写明哪一项有误以及原因。无需登录。我们会对照 SKILL.md 重新评估,并在此处更新结果。

此表单受 reCAPTCHA 保护,适用 Google 的隐私权政策和服务条款。

包含的文件(1)

  • SKILL.md3.2 KB

SKILL.md(原文)

安装前可以查看交给 AI 代理的指令内容。

Root-cause with the evidence, not the guess

A Sentry issue is a claim about what broke. The job is to turn it into a claim about why it broke, backed by the event data, before anyone edits code.

1. Get the real issue, not the search hit

A pasted URL or short ID (PROJECT-123) goes straight to get_issue_details. A described error ("users can't check out") goes through search_issues first, but treat the results as candidates: match on the error type and the affected code path, not on title similarity. If two issues share a message but differ in stack trace, they are two bugs.

2. Read the stack trace like a diff

Fetch the newest event's stack trace. The top frame is where it crashed, not where it broke — walk down until you leave library code and hit the first frame owned by this repo. That frame and its local variables are the starting point. Cross-check the file against the working tree: production runs a release, and the line numbers may belong to code that has since changed. find_releases tells you which version the events come from.

3. Use the distribution before the theory

Before proposing a cause, check what the events have in common:

  • Tags (get_issue_tag_values): one browser, one endpoint, one tenant, one release? A bug scoped to a dimension names its own trigger.
  • Breadcrumbs: what the user did right before. A crash after a retry storm is a different bug than the same crash on first click.
  • First seen / volume: an issue that started with a release points at that release's diff. One that grew slowly points at data or traffic.

Seer (analyze_issue_with_seer) is worth running for a second opinion, but verify its suggested cause against the frames yourself before repeating it.

4. Report cause, scope, and blast radius

The finding is three sentences: what fails, why, and who it hits (volume, affected users, releases). Link the issue. If the user asks for a fix, fix the frame you identified — and only then consider update_issue to assign or resolve, never as a way to make the dashboard quiet.

Anti-patterns

  • Fixing the top frame. The top frame is often a library that faithfully threw on bad input from three frames below.
  • Trusting the issue title. Sentry titles are the exception message; two different bugs can share one, and grouping is heuristic.
  • Reading one event. One event is an anecdote; the tag distribution is the evidence.
  • Resolving without a shipped fix. A resolved issue that regresses comes back as a new-looking issue and erases its history.

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