用途概括面向深度学习故障（报错、CUDA OOM、NaN loss）的保守调试/审计技能。默认不改代码诊断根因，提出需批准的最小补丁，并区分调试修复与研究贡献。产出诊断、补丁计划与状态文件，实现安全可审计的调试。
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技能解析
剖析技能的工作原理和产出物，快速判断你的场景与价值。
当用户粘贴 traceback、CUDA OOM、检查点加载失败、形状不匹配、NaN loss 或训练/推理失败，并希望在改动代码前进行保守诊断时。
references/debug-policy.md 进行保守诊断。生成 debug_outputs/DIAGNOSIS.md、PATCH_PLAN.md、status.json：清晰诊断、最小批准补丁计划与安全审计轨迹。
使用场景
研究者在训练时遇到 CUDA OOM 并粘贴报错。使用 safe-debug 后，获得保守根因分析定位显存热点，得到需批准的最小补丁计划，并明确标注修复不改变实验含义。避免盲目改代码，保障研究完整性。
工程师在检查点加载失败后遇 NaN loss。safe-debug 定位形状不匹配原因，提出最小修复并设明确批准门槛，写出 DIAGNOSIS.md 与 status.json。团队获得可审计证据，避免调试与研究贡献混淆。
技能关系
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第二层 · 当前 Skill
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