用途概括针对"硬 bug"和性能回归的严谨诊断循环技能：核心思想是先构建一个紧致的反馈循环（tight feedback loop），没有循环就不进入假设阶段。分为 6 个阶段：构建反馈循环 → 复现并最小化 → 生成 3-5 条可证伪假设 → 按预测插桩 → 修复并添加回归测试 → 清理与事后分析。如果代码库架构无法锁定 bug，会推荐转给 improve-codebase-architecture 技能。
业务领域
Coding
技能形态
Workflow
业务领域
技能形态
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。
使用场景
测试环境有一个间歇性失败（flaky）的测试用例，开发者调用 `/diagnosing-bugs`。技能首先尝试构建一条能可靠复现 bug 的反馈循环，通过并行运行 100 次等方式提高复现率。在有了"红色"信号后缩小复现最小集，生成 3-5 条假设，逐条验证，最终修复并写入回归测试。所有 debug 日志用统一前缀标记，修复后批量清理。
一个接口响应时间从 200ms 涨到 2s，开发者调用 `/diagnosing-bugs`。技能进入性能分支模式：先建立基准测量（timing harness / profiler / query plan），然后用 bisect 替代日志来定位回归点。修复后，如果发现没有合适的 seam 来写入回归测试，会记录这一架构发现并推荐转给 `/improve-codebase-architecture`。
技能关系
依赖关系读作「上一格指向下一格」。当前 Skill 位于第二格，上下分别是影响它与被它影响的 Skill。
第一层 · 这些 Skills 用了我
第二层 · 当前 Skill
第三层 · 我用了这些 Skills
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技能文件