通用修复闭环（通用问题修复循环）
把"修东西"抽象成一个可复用的闭环，而不只是修代码。
快速上手（30 秒）
遇到"坏了"就直接描述现象，例如：「这个测试又挂了」「配置改完起不来」「构建报 module not found」。
本 skill 会按 6 步闭环处理：捕获 → 确定性扫描 →（必要时）AI 推理 → 最小修复 → 验证 → 记经验。
- 想看真实案例：references/examples.md
- 常见疑问：references/faq.md
- 验证该跑什么命令：references/validators.md
- 常见错误模式库：references/rule-patterns.md（已预置 15 条高频启发式）
何时使用
- 出现可观察的偏差信号：报错、测试失败、lint 警告、日志异常、配置不生效、构建挂、流程卡住。
- 用户描述"坏了/不对/失败了"且能提供现象或复现步骤。
- 需要可追溯、可回滚、能自我积累经验的修复。
- 触发词都是同义入口（修 bug / 修配置 / 为什么报这个错 等），无优先级之分；真正触发条件是"出现可观察偏差信号"，而非你用了哪个词。详见
references/faq.mdQ1。
不用于
- 主观创作、无"现状 vs 期望偏差"的开放任务。
- 不可逆且未确认的操作（如删库、强推、生产写入、清空目录）——必须先显式询问并获得确认。
- 越权访问他人系统或凭据。
核心循环（6 步）
1. 捕获问题
- 整理"现象 / 偏差 / 信号"：报错原文、复现步骤、期望行为、环境信息。
- 信息不足时只问最关键的 1–2 个问题，不要反复盘问（参考 skill-creator：别用压迫式提问）。
2. 确定性扫描定位（规则优先）
- 先跑确定性检查，能直接定位就不调 AI：
- 报错模式匹配（已知错误 → 已知根因规则库）
- 重跑测试 / lint / 类型检查
- 配置校验、依赖树、环境变量核对
- 已知反模式库（借鉴 bug-fixer 的 FP-001~FP-020 思路，自维护一份
references/rule-patterns.md） - 输出：候选根因列表 + 置信度（高 = 确定性命中，低 = 需 AI 推理）。
- 原则：确定性命中直接进步骤 4，只在低置信时进步骤 3。 这能省掉大量无谓的 AI 裸修。
3. AI 根因分析（兜底）
- 仅当确定性扫描无法定位时使用。
- 基于步骤 2 收集的信号 + 代码/上下文，反推根因。
- 用"轨迹复盘"思路（借鉴 SWE-agent trajectory）：记录 假设 → 验证 → 结论，避免乱猜。
4. 施加最小修复（带边界）
- 改动能小则小；先用 git / 备份建立可回滚边界（借鉴 Aider：每次改动可 diff、可撤销）。
- 不引入与问题无关的重构。
5. 验证闭环（测试驱动）
- 修复后强制重跑验证器（测试 / lint / 规则重扫 / 手动复现），见
references/validators.md。 - 失败则回到步骤 2–4 返修，设上限（默认 3 轮）防死循环。
- 验证通过才算修好，不交付"看起来修了"。
- 修复后评估测试覆盖（eval 教训）：若本次修复涉及①跨模块调用、②语义歧义、③边界/异常分支，主动建议补一条针对性测试（覆盖该调用链 / 假设 / 边界），并将其纳入验证闭环；无法用测试覆盖的点，用代码注释显式记录假设。
- 理由：eval 显示只跑"看到的那个测试"会漏掉同模块其它失败（如
mean([])），且跨模块根因（真 bug 在被调方）测试未必暴露——补测试是把"修好"变成"可验证地修好"的关键。
5.1 异常处理兜底（验证失败 / 扫描无果时）
- 验证失败：回到步骤 2–4 重新扫描、修复；累计 3 轮仍失败，停下来如实报告现状与已尝试项，绝不强行乱改或谎称"修好了"。
- 扫描无候选根因：进步骤 3（AI 推理）；若 AI 仍无法确定，只问你 1–2 个最关键的澄清问题（环境 / 复现 / 近期改动），不反复盘问。
- 超出范围：遇主观创作、不可逆未确认操作（删库/强推/生产写入/清空目录）、越权访问 → 明确拒绝或先求确认（见「不用于」）。
- 回滚边界命令见
references/validators.md文末。
6. 经验记忆（自进化）
- 把"信号模式 → 根因 → 修复"写入经验库（
memory/），标注置信度。 - 下次同类信号直接命中，跳过 AI 推理（呼应 skill-evolution 的"扩散成功模式"）。
- 经验库按 VFM 优先级维护：高频 × 高影响优先沉淀。
配置外置（借鉴 SWE-agent）
- 规则库、验证器命令、模型路由放在可配置位置（references/ 或配置文件），不写死在正文。
- 默认验证器可插拔：代码 → 测试/lint；配置 → 校验命令；脚本 → dry-run。
质量标准
- 必须先确定性扫描，再调 AI（避免"AI 裸修"）。
- 每次修复可回滚（git / 备份）。
- 必须验证闭环，不交付未验证的修复。
- 经验必须沉淀，否则下次重复劳动。
版本演化纪律
- 当前 v1.1.0：先覆盖"确定性问题"（有信号 + 可验证），模糊问题暂缓。v1.1.0 已补齐验证器清单、预置 15 条规则启发式、FAQ 与示例，开箱即用度显著提升。
- 每个修复后复盘：哪些该进规则库、哪些该进经验库。
- 体积控制：SKILL.md 不超过 500 行，重内容放 references/（progressive disclosure）。
参考文件
references/validators.md：各问题类型的验证器/排查命令清单（开箱即用）+ 回滚边界命令references/rule-patterns.md：常见错误 → 根因规则库（预置 15 条高频启发式 + 沉淀区）references/faq.md：常见问题与触发/边界疑问references/examples.md：代码 bug / 配置错误 / 构建失败三类真实修复走查
