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bug-hunterBug猎人

Structured debugging with 4 techniques — Log Injection, Screenshot Analysis, Manual Trace, Test-Driven Fix. Use when facing errors, broken UI, regressions, or runtime issues.

作者: admin | 来源: ClawHub
源自
ClawHub
版本
V 1.1.0
安全检测
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概述
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bug-hunter

Bug Hunter — 结构化调试协议

版本: 1.1.0 | 作者: Shadows Company | 许可证: MIT



触发时机

  • - 运行时错误、异常、堆栈跟踪
  • UI渲染问题或视觉缺陷
  • 近期变更后的回归问题
  • 用户说调试、修复这个bug、它坏了、不工作
  • 测试失败且根本原因不明确
  • 性能下降

不触发的情况

  • - 功能请求(使用头脑风暴技能)
  • 代码风格/格式问题
  • 有明显修复方案的简单拼写错误

前置条件

必需:

  • - git — 在分类步骤中用于通过 git log --oneline -10 检查近期变更。检测方式:which git 或 git --version。

可选(按项目自动检测):

  • - pytest — Python测试运行器,用于技术4。通过 python -m pytest --version 或检测 pytest.ini / pyproject.toml [tool.pytest] 来检测。
  • jest — JavaScript测试运行器,用于技术4。通过 npx jest --version 或检测 jest.config. 来检测。
  • vitest — 基于Vite的测试运行器,用于技术4。通过 npx vitest --version 或检测 vitest.config. 来检测。

如果未检测到测试运行器,技术4(测试驱动修复)将仅限于编写测试文件——执行必须推迟。



协议 — 4种技术

在选择技术之前,必须先执行分类

分类(强制 — 最多60秒)

  1. 1. 完整阅读错误信息 — 它实际说了什么?
  2. 何时开始出现? 检查最近的git变更:git log --oneline -10
  3. 是否可以复现? 尝试执行一次失败的操作
  4. 分类严重程度:崩溃 / 错误结果 / 视觉问题 / 性能问题

根据分类结果,选择最合适的技术:



技术1 — 日志注入(最适合:后端、数据流、异步问题)

  1. 1. 在关键决策点添加策略性 console.log / print()
  2. 记录疑似函数的输入和输出
  3. 运行失败场景
  4. 读取日志以识别期望值与实际值不符的位置
  5. 修复根本原因
  6. 清理:在提交前删除所有调试日志

[LOG] function_name() 被调用,参数为:{params}
[LOG] function_name() 返回:{result}
[LOG] condition_check: variable = {value}

警告:此技术会临时修改源文件。所有注入的调试代码必须在提交前删除。请参见下方的清理保证。

技术2 — 截图分析(最适合:UI缺陷、布局问题)

  1. 1. 捕获或描述当前(损坏的)状态
  2. 识别应该显示的内容与实际显示的内容
  3. 自上而下检查组件树
  4. 检查:CSS特异性、z-index、溢出、flexbox/grid对齐
  5. 修复样式或渲染逻辑
  6. 在断点处验证:375px、768px、1024px、1440px

技术3 — 手动追踪(最适合:逻辑错误、算法缺陷)

  1. 1. 逐行阅读失败函数
  2. 手动计算每一步的期望值
  3. 识别期望值与实际情况出现偏差的确切行
  4. 检查边界情况:null、undefined、空数组、零、负数
  5. 修复逻辑并为边界情况添加测试

技术4 — 测试驱动修复(最适合:回归问题、复杂交互)

  1. 1. 首先编写一个复现该缺陷的失败测试
  2. 运行测试以确认其失败:python -m pytest {testfile} -x -q 或 npx jest {testfile} 或 npx vitest run {test_file}
  3. 修复代码直到测试通过(变绿)
  4. 运行完整测试套件以检查回归:python -m pytest -x -q 或 npx jest 或 npx vitest run
  5. 如有需要则进行重构

注意:技术4会执行项目的测试套件,该套件会运行仓库代码。仅在受信任的仓库或沙盒环境中使用。


流程

分类 → 选择技术 → 调查 → 假设 → 修复 → 验证 → 清理

验证检查清单(修复后)

  • - [ ] 原始缺陷已修复
  • [ ] 未引入新错误
  • [ ] 现有测试仍然通过
  • [ ] 调试产物已移除(日志、console.log、print、TODO)
  • [ ] 边界情况已覆盖

清理保证

每次修复后,代理必须执行最终的验证检查:

  1. 1. 搜索修改过的文件中的调试标记:grep -n \\[LOG\\]\|console\\.log\|print(\|debugger\|# DEBUG\|// DEBUG {modified_files}
  2. 移除任何剩余的调试产物
  3. 在报告完成前确认工作树中不包含注入的调试代码

此步骤不可协商,适用于所有技术,而不仅仅是技术1。



规则

  1. 1. 先读后猜 — 始终阅读实际错误,切勿假设
  2. 一次只修复一个问题 — 改变一件事,测试,重复
  3. 根本原因,而非症状 — 修复它为什么坏了,而不仅仅是表面问题
  4. 不要散弹式调试 — 不要随意更改东西期望它能工作
  5. 清理 — 在提交前删除所有调试代码
  6. 回归测试 — 添加测试以防止同一缺陷再次出现

安全考虑

  • - 执行的命令:git log(只读)。技术4运行项目测试套件(pytest、jest、vitest),这些套件会执行仓库代码。
  • 读取的数据:本地仓库中的源文件。
  • 文件修改:技术1(日志注入)会临时修改源文件以注入调试语句。所有注入的代码必须在提交前删除(参见清理保证)。
  • 网络访问:无。
  • 持久性:无。
  • 凭据:无需。
  • 沙盒化:建议在不受信任的仓库上使用技术4时进行沙盒化,因为测试执行会运行任意项目代码。

输出格式

markdown

缺陷报告


  • - 错误:[确切的错误信息]
  • 严重程度:[崩溃/错误结果/视觉问题/性能问题]
  • 可复现性:[是/否 + 步骤]

根本原因

[解释缺陷发生的原因]

已应用的修复

[修复描述,包含文件:行引用]

验证

  • - [x] 原始缺陷已解决
  • [x] 测试通过
  • [x] 无调试产物残留

由 Shadows Company 发布 — 我们隐于暗影,服务于光明。

标签

skill ai

通过对话安装

该技能支持在以下平台通过对话安装:

OpenClaw WorkBuddy QClaw Kimi Claude

方式一:安装 SkillHub 和技能

帮我安装 SkillHub 和 shadows-bug-hunter-1776194498 技能

方式二:设置 SkillHub 为优先技能安装源

设置 SkillHub 为我的优先技能安装源,然后帮我安装 shadows-bug-hunter-1776194498 技能

通过命令行安装

skillhub install shadows-bug-hunter-1776194498

下载

⬇ 下载 bug-hunter v1.1.0(免费)

文件大小: 3.7 KB | 发布时间: 2026-4-15 12:03

v1.1.0 最新 2026-4-15 12:03
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