Ein umfassendes Diagnosetoolkit für KI-Agenten zur Analyse von Stack Traces, zum Vorschlagen strategischer Breakpoints und zur Visualisierung von Ausführungs-Call-Graphs.
Installieren & Herunterladen
1. ClawHub CLI
Der schnellste Weg, einen Skill direkt aus der Registry zu installieren.
npx clawhub@latest install oc-debugging
2. Manuelle Installation
Kopiere den Skill-Ordner an einen dieser Orte
~/.openclaw/skills/ <project>/skills/ Priorität: Workspace > Lokal > Integriert (Bundled)
3. Prompt-Installation
Kopiere diesen Prompt in OpenClaw, um ihn automatisch zu installieren.
Hilf mir, oc-debugging über Clawhub zu installieren. Falls Clawhub nicht installiert ist, installiere es bitte zuerst (npm i -g clawhub).
Lieber herunterladen?
Hole dir die rohen Skill-Dateien in einem ZIP-Archiv.
Was ist Debugging-Assistent?
Der Debugging-Assistent ist ein spezialisiertes Dienstprogramm innerhalb des Openclaw Skills-Ökosystems, das den Lebenszyklus der Fehlersuche beschleunigen soll. Er ermöglicht es Entwicklern und KI-Agenten, komplexe Fehlerprotokolle zu analysieren, Grundursachen zu identifizieren und den Ausführungsfluss von Anwendungen zu verstehen, die in Python und C/C++ geschrieben sind. Durch die Automatisierung mühsamer Diagnosearbeiten ermöglicht diese Skill eine effizientere Code-Korrektur und Systemstabilisierung.
Diese Skill geht über das bloße Lesen von Protokollen hinaus, indem sie priorisierte Vorschläge für die Platzierung von Breakpoints bietet und detaillierte Call-Graphs erstellt. Egal, ob Sie es mit Datenbankverbindungsproblemen oder komplexen Logikfehlern zu tun haben, der Debugging-Assistent bietet durch seine integrierten Analyseskripte einen strukturierten Lösungsweg.
Debugging-Assistent Anwendungsfälle
- Schnelle Diagnose von Anwendungsabstürzen durch Analyse von Python-Tracebacks oder hochgeladenen Log-Dateien.
- Identifizierung der Quelle von Datenbankverbindungsfehlern und Timeout-Fehlern in Backend-Diensten.
- Abbildung komplexer Funktionsaufrufketten, um unbehandelte Ausnahmen oder Leistungsengpässe zu finden.
- Einrichtung strategischer Debugging-Sitzungen mit priorisierten Breakpoint-Vorschlägen für kritische Codepfade.
So funktioniert Debugging-Assistent
- Der Benutzer gibt eine rohe Fehlermeldung, eine Log-Datei oder eine Quellcodedatei in den Einstiegspunkt der Skill ein.
- Der Fehleranalysator identifiziert den spezifischen Fehlertyp, den Schweregrad und potenzielle Grundursachen basierend auf vordefinierten Mustern.
- Für die Analyse auf Code-Ebene scannt die Skill die Datei, um Breakpoint-Positionen vorzuschlagen, wobei Einstiegspunkte und externe API-Aufrufe priorisiert werden.
- Wenn eine Ausführungsverfolgung angefordert wird, generiert das Tracer-Modul einen visuellen Call-Graph, der Funktionsabhängigkeiten zeigt.
- Es wird ein umfassender Diagnosebericht erstellt, der vorgeschlagene Korrekturen und Überwachungsvariablen für die Debugging-Sitzung enthält.
Debugging-Assistent Einrichtung
Um dieses Diagnosetool innerhalb von Openclaw Skills zu verwenden, navigieren Sie zum Skill-Verzeichnis und verwenden Sie die Python-basierte CLI:
# Analysieren einer spezifischen Fehlerprotokolldatei
python3 scripts/main.py analyze-error --file error.log
# Vorschläge für Breakpoints für eine Quelldatei erhalten
python3 scripts/main.py suggest-breakpoints --file src/main.py
# Funktionsausführung verfolgen, um einen Call-Graph zu erstellen
python3 scripts/main.py trace --file src/app.py --function handle_request
Debugging-Assistent Datenschema & Taxonomie
Die Skill nutzt ein strukturiertes Konfigurations- und Skriptlayout zur Verwaltung von Debugging-Aufgaben:
| Komponente | Beschreibung |
|---|---|
scripts/main.py |
Der zentrale CLI-Einstiegspunkt für alle Debugging-Befehle. |
scripts/error_analyzer.py |
Behandelt das Parsen und Kategorisieren von Fehlermustern und Tracebacks. |
scripts/tracer.py |
Verantwortlich für das Generieren von Call-Graphs und Ausführungsflüssen. |
.debugging.json |
Lokale Konfigurationsdatei zum Ignorieren spezifischer Warnungen oder Hervorheben kritischer Fehler. |
Debugging-Assistent Erweiterte Funktionen
- Intelligente Identifizierung von Mustern mit hohem Schweregrad wie SecurityError oder DataLossError.
- Anpassbare Breakpoint-Logik, die Codeblöcke vor externen API-Aufrufen oder innerhalb von Bedingungslogik markiert.
- Visualisierung von Call-Graphs, um genau zu bestimmen, wo die Fehlerbehandlung im Ausführungsstack fehlt.
- Unterstützung für C/C++-Analyse neben den primären Python-Debugging-Funktionen.
SKILL.md
Laden
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