debugging-toolkit-smart-debug

Skill do debugowania wspomagany sztuczną inteligencją. Analizuje błędy, ślady stosu i wzorce awarii, aby zaproponować ranking hipotez i strategię naprawy. Integruje się z popularnymi narzędziami obserwacyjności (Sentry, DataDog, Jaeger) i logowaniem. Idealny dla zespołów pracujących nad produkcją i stagingiem, gdzie trzeba szybko zidentyfikować źródło problemu.

1. Przygotuj dane wejściowe: zbierz komunikaty błędów, ślady stosu, kroki reprodukcji i informacje o środowisku (dev/staging/produkcja), w którym problem się pojawia.

2. Uruchom skill z argumentami zawierającymi opis problemu. Skill automatycznie przeprowadzi wstępną triage – rozpozna wzorce błędów, przeanalizuje ślady stosu i wskaże komponenty, które mogą być przyczyną.

3. Dla problemów w produkcji lub stagingu zbierz dane z narzędzi obserwacyjności: błędy z Sentry lub Rollbar, metryki APM z DataDog lub New Relic, rozproszone ślady z Jaegera lub Zipkina, logi z ELK lub Splunk. Skill przeanalizuje częstość błędów, kohorty użytkowników i korelacje z wdrożeniami.

4. Przejrzyj wygenerowane hipotezy – skill rankinguje 3–5 możliwych przyczyn wraz z oceną prawdopodobieństwa i rekomendacją strategii debugowania.

5. Zastosuj zaproponowane kroki debugowania i zweryfikuj wyniki. Jeśli potrzebujesz szczegółowych przykładów implementacji, otwórz plik resources/implementation-playbook.md dołączony do skilla.

6. Powtarzaj proces dla każdej hipotezy, aż do znalezienia rzeczywistej przyczyny i wdrożenia poprawki.