Systematic Debugging Agent Skill

系统化调试

概述

随意修复既浪费时间又会引入新 bug。草率的补丁只会掩盖深层问题。

核心原则： 在尝试修复之前，务必先找到根本原因。只修症状就是失败。

敷衍走流程等于违背调试的精神。

铁律

不做根因调查，不许提修复方案

如果你还没完成第一阶段，就不能提出修复方案。

何时使用

用于任何技术问题：

• 测试失败
• 生产环境 bug
• 异常行为
• 性能问题
• 构建失败
• 集成问题

尤其在以下情况必须使用：

• 时间紧迫（紧急情况最容易让人猜测式修复）
• 觉得"一个小修改"就能搞定
• 已经尝试了多种修复
• 上一次修复没有生效
• 你没有完全理解问题

以下情况也不要跳过：

• 问题看起来很简单（简单的 bug 也有根本原因）
• 你很赶时间（越急越容易返工）
• 领导要求立刻修好（系统化调试比反复尝试更快）

四个阶段

你必须完成每个阶段后才能进入下一个。

第一阶段：根因调查

在尝试任何修复之前：

• 仔细阅读错误信息
• 不要跳过错误或警告
• 它们往往直接包含解决方案
• 完整阅读堆栈跟踪
• 记下行号、文件路径、错误码

• 稳定复现
• 你能可靠地触发它吗？
• 具体的复现步骤是什么？
• 每次都能复现吗？
• 如果无法复现 → 收集更多数据，不要猜测

• 检查近期变更
• 什么变更可能导致了这个问题？
• git diff、最近的提交
• 新依赖、配置变更
• 环境差异

• 在多组件系统中收集证据

当系统有多个组件时（CI → 构建 → 签名，API → 服务 → 数据库）：

在提出修复方案之前，先添加诊断埋点：

   对每个组件边界：
     - 记录进入组件的数据
     - 记录离开组件的数据
     - 验证环境/配置的传递
     - 检查每一层的状态

   执行一次以收集证据，确定断裂点在哪里
   然后分析证据，定位故障组件
   然后针对该组件深入调查

示例（多层系统）：

   # 第 1 层：工作流
   echo "=== Secrets available in workflow: ==="
   echo "IDENTITY: ${IDENTITY:+SET}${IDENTITY:-UNSET}"

   # 第 2 层：构建脚本
   echo "=== Env vars in build script: ==="
   env | grep IDENTITY || echo "IDENTITY not in environment"

   # 第 3 层：签名脚本
   echo "=== Keychain state: ==="
   security list-keychains
   security find-identity -v

   # 第 4 层：实际签名
   codesign --sign "$IDENTITY" --verbose=4 "$APP"

由此可以看出： 哪一层出了问题（secrets → workflow ✓, workflow → build ✗）

• 跟踪数据流

当错误发生在调用栈深处时：

参见本目录下的 root-cause-tracing.md，了解完整的反向追踪技术。

简要版本：

• 错误值从哪里产生的？
• 谁用错误值调用了这里？
• 持续向上追踪直到找到源头
• 在源头修复，而不是在症状处修复

第二阶段：模式分析

先找到模式，再修复：

• 找到可正常工作的示例
• 在同一代码库中找到类似的正常代码
• 有什么正常的代码与出问题的代码相似？

• 与参考实现对比
• 如果是实现某个模式，完整阅读参考实现
• 不要略读——逐行阅读
• 在应用之前彻底理解该模式

• 识别差异
• 正常代码和出问题的代码之间有什么不同？
• 列出每一个差异，无论多小
• 不要假设"那不可能有影响"

• 理解依赖关系
• 这个功能需要哪些其他组件？
• 需要哪些设置、配置、环境？
• 它有哪些隐含假设？

第三阶段：假设与验证

科学方法：

• 提出单一假设
• 清晰地陈述："我认为 X 是根本原因，因为 Y"
• 写下来
• 要具体，不要含糊

• 最小化测试
• 做出最小的改动来验证假设
• 每次只改一个变量
• 不要同时修复多个问题

• 继续之前先验证
• 生效了？是 → 进入第四阶段
• 没生效？提出新假设
• 不要在上面叠加更多修复

• 当你不确定时
• 说"我不理解 X"
• 不要假装自己知道
• 寻求帮助
• 做更多调研

第四阶段：实施

修复根本原因，而非症状：

• 创建失败的测试用例
• 最简化的复现
• 尽可能用自动化测试
• 没有测试框架就写一次性测试脚本
• 修复前必须先有测试
• 使用 superpowers:test-driven-development 技能来编写规范的失败测试

• 实施单一修复
• 修复已定位的根本原因
• 每次只改一处
• 不做"顺便改改"的优化
• 不捆绑重构

• 验证修复
• 测试现在通过了吗？
• 其他测试没有被破坏吧？
• 问题真的解决了吗？

• 如果修复不起作用
• 停下来
• 数一数：你已经尝试了几次修复？
• 少于 3 次：回到第一阶段，用新信息重新分析
• 3 次或以上：停下来质疑架构（见下方第 5 步）
• 没有经过架构讨论，不要尝试第 4 次修复

• 如果 3 次以上修复都失败了：质疑架构

以下模式表明存在架构问题：

• 每次修复都暴露出新的共享状态/耦合/其他位置的问题
• 修复需要"大规模重构"才能实现
• 每次修复都在其他地方产生新的症状

停下来质疑根本性问题：

• 这个模式从根本上合理吗？
• 我们是不是在"惯性驱动"下坚持了错误方案？
• 应该重构架构还是继续修补症状？

在尝试更多修复之前，和你的搭档讨论

这不是假设失败——这是架构有误。

红线——停下来，按流程走

如果你发现自己在想：

• "先临时修一下，以后再排查"
• "试着改改 X 看看行不行"
• "一次性改多个地方，跑测试看看"
• "跳过测试，我手动验证"
• "大概是 X 的问题，让我修一下"
• "我不完全理解，但这应该能行"
• "模式说的是 X，但我换个方式用"
• "主要问题有这些：[未经调查就列出修复方案]"
• 没有追踪数据流就提出解决方案
• "再试一次修复"（已经尝试了 2 次以上）
• 每次修复都暴露出不同地方的新问题

以上这些都意味着：停下来。回到第一阶段。

如果 3 次以上修复都失败了： 质疑架构（见第四阶段第 5 步）

搭档发出的信号——说明你的方法不对

留意这些提醒：

• "难道不是这样吗？"——你在没有验证的情况下做了假设
• "它能告诉我们……吗？"——你应该先收集证据
• "别猜了"——你在没有理解的情况下提出修复
• "深入想想"——要质疑根本性问题，而不只是症状
• "我们卡住了？"（沮丧的语气）——你的方法没有奏效

当你看到这些信号时： 停下来。回到第一阶段。

常见借口

| 借口 | 现实 |

|------|------|

| "问题很简单，不需要走流程" | 简单问题也有根本原因。对于简单 bug，流程很快就能走完。 |

| "紧急情况，没时间走流程" | 系统化调试比反复猜测式修复更快。 |

| "先试一下，再排查" | 第一次修复就定下了基调。从一开始就做对。 |

| "确认修复有效后再写测试" | 没有测试的修复留不住。先写测试才能证明修复有效。 |

| "一次修多个问题省时间" | 无法隔离哪个生效了。还会引入新 bug。 |

| "参考实现太长了，我自己改改" | 一知半解必然出 bug。完整阅读。 |

| "我看出问题了，让我修一下" | 看到症状 ≠ 理解根因。 |

| "再试一次"（在 2 次以上失败后） | 3 次以上失败 = 架构问题。质疑模式，不要继续修。 |

速查表

| 阶段 | 关键活动 | 通过标准 |

|------|---------|---------|

| 1. 根因 | 阅读错误、复现、检查变更、收集证据 | 理解了什么出了问题以及为什么 |

| 2. 模式 | 找到正常示例、对比 | 识别出差异 |

| 3. 假设 | 提出理论、最小化验证 | 假设被验证或产生新假设 |

| 4. 实施 | 创建测试、修复、验证 | bug 已修复，测试通过 |

当流程显示"找不到根因"

如果系统化排查后发现问题确实是环境相关、时序相关或外部因素导致的：

• 你已经完成了流程
• 记录你排查了什么
• 实施适当的处理措施（重试、超时、错误提示）
• 添加监控/日志以便后续排查

但是： 95% 的"找不到根因"其实是排查不充分。

辅助技术

以下技术是系统化调试的组成部分，可在本目录中找到：

• root-cause-tracing.md - 沿调用栈反向追踪 bug，找到最初的触发点
• defense-in-depth.md - 找到根因后，在多个层级添加校验
• condition-based-waiting.md - 用条件轮询替代硬编码等待时间

相关技能：

• superpowers:test-driven-development - 用于创建失败测试用例（第四阶段，第 1 步）
• superpowers:verification-before-completion - 在宣称成功之前验证修复确实有效

实际效果

调试实践中的数据：

• 系统化方法：15-30 分钟修复
• 随意修复方法：2-3 小时反复折腾
• 一次修复成功率：95% vs 40%
• 引入新 bug：几乎为零 vs 经常发生