问题深挖找根因出方案

SKILL开发

原名 problem-dive

开发 未标注权限 许可证不明确
安装这个技能

遇到报错、卡住、异常或体验反馈时,先看日志记录找全问题,再层层追问根因并实测验证,最后给出根因判断、方案对比和决策清单,不直接动手改。

一句话选型结论

按资料字段整理

问题深挖找根因出方案是开发类的 Agent Skill,安装方式未标注,权限级别未标注,许可证不明确,有可直接复制的安装命令。技能本质是给模型读的说明书,效果取决于模型与客户端;装完先用一个小任务验证,再放进正式流程。

分类开发 安装方式未标注 权限级别未标注权限 许可证许可证不明确
累计安装 未标注 本周 未标注
GitHub 星标 未标注 仓库 未标注
下载量 未标注 技能市场下载数
权限级别 未标注权限 安装前请确认风险范围
许可证 许可证不明确 未说明

安装

未标注
在支持 Skills 的客户端里执行,装完问一句「你有哪些技能」验证
skillhub install user_692c63a9/problem-dive
  1. 1
    确认客户端支持

    确认你的客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),并升级到较新的版本。

  2. 2
    拿到技能文件

    执行上面的命令安装;也可以把仓库里的 SKILL.md 手动放进客户端的 skills 目录。

  3. 3
    刷新技能列表

    重新打开客户端,或刷新技能列表,让新放进来的技能被加载。

  4. 4
    验证是否生效

    问一句「你有哪些技能」,确认列表里出现它,再拿一个小任务试跑。

技能档案

开发
字段来自技能仓库与公开索引,中文说明由本站标注
作者 / 维护方user_692c63a9仓库 未标注 · 版本 未标注
宿主客户端未标注技能可被这些客户端加载
安装方式未标注安装包 community
权限级别未标注权限安装前请确认风险范围
许可证未说明许可证不明确,商用前请自行确认条款
仓库可用性available技能仓库当前是否可访问
最近核验2026-11-06上游最后核验时间 · 数据更新 2026-11-06
正文体量9.0 KBSKILL.md 原文大小,越大说明说明书写得越细

能做什么

0 项能力
上游给出的能力概览与适用场景
排查报错与异常追问问题根因整理决策清单

典型使用场景

3 类
按分类整理的常见用法,具体以 SKILL.md 为准
写代码与改 bug

按需求补代码、定位并修掉报错。

读仓库与生成改动

让模型读懂项目结构,再给出可落地的改动。

跑测试与排查故障

按现象排查问题,补测试用例并复跑。

选择建议

装之前先看这几条
按条目字段给出的判断,不替你决定用不用

值得选的地方

  • 有可直接复制的安装命令,不用自己翻文档找入口。

先想清楚的地方

  • 没有标注权限级别,实际能做什么要装好后确认。
  • 许可证不明确,商用或二次分发前先到仓库确认条款。
  • 没有做站内核验,内容以作者仓库为准。
  • 技能只是说明书,实际效果取决于模型与客户端,装完先用小任务试一遍。

更适合

  • 需要在开发场景里给模型补一套做法的人。
  • 愿意先读一遍 SKILL.md、确认它会让模型做什么的人。

不太适合

  • 对许可证要求很严、必须明确可商用的人。
  • 只想装完就自动变强、不打算看说明书的人。

同类对比

6 个同类
同分类里挑最接近的几条,字段以各自详情页为准
技能权限级别安装方式累计安装宿主客户端安装命令
问题深挖找根因出方案当前 未标注权限 未标注 未标注 未标注 有
技能审查员 浏览器控制 ClawHub 市场 877.9 万 OpenClaw 有
Vercel React 最佳实践 浏览器控制 GitHub 仓库 849.1 万 Codex、Claude、Cursor 有
GitHub 代码协作 联网访问 ClawHub 市场 763.3 万 OpenClaw 有
网页设计指南 联网访问 GitHub 仓库 668.6 万 Codex、Claude、Cursor 有
本体论 只读 ClawHub 市场 663.7 万 OpenClaw 有

SKILL.md 全文

9.0 KB
模型实际读到的说明书原文,来自技能仓库

Problem Dive(问题深挖方法论)

> 适用:任何「收到问题/异常/体验反馈」后的处理——不直接修,先深挖再求真再落地。
> 通用化:方法论与工具解耦——调研渠道、证据形态、项目语境均为运行时可适配参数。

触发时机

用户反馈以下类型时立即进入本流程(不直接动手改):
- 「体验完毕/体验终止」+ 反馈
- 「有问题/报错/卡住/失败/异常/不太对」
- 「先看看日志/记录/会话」「分析一下」「怎么回事」「根因是什么」
- 「我说/我发现 X 有问题」

核心原则(七条)

  1. 证据 > 印象——先看日志/记录/trace 还原现场,不凭印象猜
  2. 根因 > 症状——现象→根因→根因的根因(为什么×N),假设必须实测证伪验证
  3. 通用 > 特判——不兜底/白名单穷举——找通用机制(修环境不修命令、修配置不修单例)
  4. 调研 > 直觉——个人理解只是假设——多源交叉验证(≥2 独立渠道 + 官方文档 + 源码 + 实测)→ 找最合适方案
  5. 语境 > 抽象——方案放当前项目/环境语境下检验(多项目并行/宿主隔离/环境统一)
  6. 小步 > 大改——决策清单 → 从简单的一个一个来(不一次堆一堆)
  7. 闭环 > 发散——改完盘点「还剩下什么没解决」——持续闭环

五阶段 11 步

阶段① 现场还原(证据先行)

  1. 先看证据——先读日志/记录还原现场,不凭印象猜。证据形态按可观测性成熟度取用:
    结构化日志(tail <log> | jq 类)→ 关联 trace/span 链(事件先后与因果)→ metrics(异常检测/基线对比)→ 复现路径。有 trace 链时按链读,不只 grep 单点日志
  2. 顺序全读——按时间顺序完整读会话/记录,不只盯一个点——找全问题
  3. 深挖实例——到早期对话/连续操作/具体卡点找证据(连续调用找重复、授权记录找重复授权)

阶段② 根因深挖(不停在表面)

  1. 根因追问——现象→根因→根因的根因(「工具不可用」→「为什么」→「返回什么」→ 实测定位)——每层都问「为什么」。
    追问同时问直接诱因与潜伏条件(环境/流程/工具层——「修环境不修命令」是潜伏条件思维)。
    可选 RCA 工具映射(按复杂度取用):5 Whys(简单线性)→ 鱼骨图/Ishikawa(多候选因素)→
    故障树 FTA(条件组合)→ Kepner-Tregoe IS/IS NOT(划现象边界:是什么/不是什么、何时/何时不)
  2. 实测证伪——不猜:把根因假设变成可证伪预期,跑实验验证。倾向设计能推翻假设的实验(Popper);
    二分/最小化验证(delta debugging 思想:缩小到最小失败输入)而非穷举。
    每个被采纳的根因至少找一条不支持它的证据(反例搜索)——防确认偏差

> 4 ↔ 5 是迭代循环,不是一次线性通过:追问产出根因假设清单 → 逐条实测证伪 → 不收敛则回到 4 继续追问(假设被推翻 = 进展,不是失败)。

> 证据不足分支:无日志/无法复现时——显式标记 unverified,向用户索取复现路径/环境信息,缩小输入重试;
> 拿不到证据就不给根因结论(「无法复现」本身是有效结论,继续分析 = 编造)。

阶段③ 方案求真(不将就)

  1. 拒绝特判——不要兜底/特判/白名单穷举(「现在是 X,其它情况呢?你能穷举完吗」)——找通用机制;
    用二分/谱定位缩小可疑面(穷举的对立面)
  2. 尽调调研——多源交叉验证:独立检索渠道(≥2 个互不依赖的来源)+ 同类实现源码 + 官方文档 + 实测——≥2 独立源一致才定方案
  3. 项目语境检验——方案放当前项目/环境语境下检验:多项目并行/宿主隔离/环境统一/从头到尾单源——抽象方案必须过现实检验
  4. 完整性审视——确认后还问:记录?复用?从头到尾统一?(解决即沉淀——KCS 视角:这次解法是可复用知识还是又一次特判?)

阶段④ 落地节奏

  1. 决策清单 + 小步推进——「待决策列出」:每个问题的现象/根因/候选方案表 → 用户选 → 从简单的一个一个来(「不要着急改」「先分析」时尤其等确认)

阶段⑤ 闭环

  1. 持续盘点——「还剩下什么没有解决」——按严重度列表,用户选下一步——不遗漏、持续闭环

认知偏差防御(贯穿 ②③)

偏差 防御
确认偏差(只采信支持先验的数据) 每个根因假设列可证伪预期 + 至少一条 non-confirmatory 证据;主动找反例
锚定(首因印象锁死) 阶段①完整顺序读后再下结论;IS/IS NOT 划边界防过早锚定
可得性(最近/最显眼的当根因) 候选原因按证据强度排序,不按「刚见过」排序

输出形式(每阶段)

  • ①-③:分析汇报(现象/证据/根因/方案对比 + 反例清单)——不修,等用户确认
  • ④:决策清单(编号 + 现象/根因/候选方案 + 推荐优先级)
  • ⑤:未解决问题盘点表(已解决 ✓ / 未解决 按严重度)

关键追问(触发提示——用户推动深挖时对应到阶段,流程本身自足可跑)

用户的话 含义
「先看看日志/记录」 阶段①——证据先行
「按顺序读先」 阶段①步2——完整读,找全问题
「重点看连续的工具调用」 阶段①步3——深挖具体实例
「根因是什么」 阶段②——继续追问为什么
「不要兜底,你能穷举完吗」 阶段③步6——拒绝特判,找通用
「要你尽调调研」 阶段③步7——多源交叉验证
「放当前项目下呢」 阶段③步8——语境检验
「是不是需要记录」 阶段③步9——完整性审视
「待决策列出」 阶段④——决策清单
「从一个一个来」 阶段④——小步推进
「还剩下什么没解决」 阶段⑤——持续盘点

反模式

  • 收到反馈直接动手改(跳过程序)
  • 只看问题局部不完整读记录(漏问题)
  • 停在表面症状(不追根因;只找直接诱因不找潜伏条件)
  • 用特判/白名单(穷举不完)
  • 单源调研当结论(无独立双源交叉验证)
  • 假设只找支持证据(确认偏差——不做反例搜索)
  • 方案不检验项目语境(漏多项目/宿主/统一)
  • 一次改一堆(「不要着急改」)
  • 改完不复盘(漏剩余问题)

与相邻技能的关系

技能 边界
problem-dive(本技能) 收到问题/体验反馈后的深挖方法论——先证据、根因、调研、决策清单,不直接修
systematic-debugging 已定位为代码缺陷后的根因调查协议(复现→假设→验证)
problem-resolution-flow 从症状到修复上线的端到端流水线(定位→分级→调研→修→验证→收尾)——本技能产出方案后移交

顺序:反馈进来先走本技能;代码路径内调用 systematic-debugging;方案确认后走 problem-resolution-flow 落地收尾。

方法论来源(2026-08 调研)

  • RCA 工具谱系:丰田 5 Whys、Ishikawa 鱼骨图、FTA、Kepner-Tregoe IS/IS NOT(kepner-tregoe.com)
  • 事故调查/安全工程:James Reason Swiss Cheese(active/latent failure);HFACS 人因分层
  • 可观测性工程:OpenTelemetry(logs/metrics/traces 统一与 span 关联);Honeycomb high-cardinality 调试视角
  • 证据驱动调试:Zeller delta debugging(二分最小失败输入——TSE 2002);Why Programs Fail(假设→预测→实验)
  • 认知偏差:软件工程中 confirmation bias/anchoring/availability 实证(arXiv 2508.11278);traceability 缓解偏差(ACM CACM)
  • 科学方法:Popper 证伪主义(设计能推翻假设的实验)
  • 知识沉淀:KCS(Knowledge-Centered Service)Solve/Evolve 循环——解决即沉淀,反哺复用

常见问题

5 问
答案由本站依据条目字段整理
问题深挖找根因出方案怎么安装?

在支持 Skills 的客户端里执行:skillhub install user_692c63a9/problem-dive。安装方式为未标注。装完刷新技能列表或重开客户端。

问题深挖找根因出方案支持哪些客户端?

资料没有标注宿主客户端,但只要客户端支持 Skills(Claude、Codex、Cursor 等),一般都能加载。

问题深挖找根因出方案权限高吗,安全吗?

权限级别为未标注权限。安装前先看它会读取或写入哪些内容。

问题深挖找根因出方案收费吗?

本站不代收费用,也没有标注具体价格。是否收费取决于技能本身和所用的模型或客户端,正式使用前按作者说明确认。

问题深挖找根因出方案用什么许可证?

许可证标注为 未说明(许可证不明确)。商用或二次分发前请到仓库确认条款原文。

热门专题

按场景挑技能
全部专题 →

技能内容以作者仓库为准;分类、权限级别与许可证状态的中文说明为中文整理,最近核验 2026-11-06。