diagnose
por mattpocockdiagnose es un flujo de trabajo estructurado de depuración para bugs difíciles, tests inestables y regresiones de rendimiento. Te ayuda a reproducir el problema, reducir el caso que falla, formular una sola hipótesis por vez, añadir instrumentación, corregir la causa raíz y dejarlo protegido con un test de regresión. Usa la guía diagnose cuando “depura esto” no sea suficiente.
Este skill obtiene 74/100, lo que significa que vale la pena incluirlo para usuarios que necesitan un flujo disciplinado de diagnóstico de bugs, pero todavía no es una página de decisión de instalación especialmente pulida. El repositorio aporta suficiente orientación práctica para que los agentes lo usen con menos conjeturas que con un prompt genérico, sobre todo para crear un bucle de retroalimentación determinista y elegir métodos de reproducción.
- Señal de activación y alcance explícitos para bugs difíciles, fallos/throws y regresiones de rendimiento en el frontmatter.
- Orientación operativa sólida: Reproduce → minimiza → hipotetiza → instrumenta → corrige → prueba la regresión, con formas concretas de montar un bucle de pass/fail.
- Incluye una plantilla de shell ejecutable con intervención humana, lo que mejora la capacidad de activación por parte de agentes en flujos de reproducción interactivos.
- La evidencia visible está más centrada en la metodología de diagnóstico; el extracto no muestra el flujo completo de extremo a extremo, así que quienes lo instalen quizá tengan que completar algunos detalles de ejecución.
- La señal experimental/de prueba y la ausencia de un comando de instalación en SKILL.md pueden hacer que su adopción se sienta menos lista para usar que la de skills más maduros.
Resumen de diagnose skill
Para qué sirve diagnose
La skill diagnose es un flujo de depuración estructurado para los casos en que un bug cuesta aislar, una prueba es inestable o el rendimiento ha empeorado y necesitas una forma fiable de identificar la causa. Es la mejor opción para agentes y desarrolladores que quieren algo más que un prompt genérico de debug this: necesitan una ruta repetible desde el síntoma hasta la reproducción, y de ahí a la hipótesis, la instrumentación, la corrección y la prueba de regresión.
Quién debería instalarla
Instala la skill diagnose si trabajas a menudo en codebases donde los fallos son intermitentes, dependen del entorno o solo se ven en la interfaz o en flujos parecidos a producción. Es especialmente útil para Debugging en proyectos donde un repaso rápido del código no basta y necesitas una forma disciplinada de crear una señal de aprobado/reprobado antes de tocar la implementación.
Qué la diferencia
La skill diagnose se centra primero en construir un ciclo de feedback rápido. Ese es su principal diferenciador: prioriza la reproducibilidad y la observabilidad por encima de los cambios de código prematuros. También anima a usar el glosario y las ADR del proyecto para que el agente se alinee con el lenguaje del dominio en lugar de adivinar la intención de los módulos.
Cómo usar diagnose skill
Instalar diagnose skill
Usa la ruta de instalación de la skill desde el repositorio y luego confirma que los archivos de la skill estén disponibles en tu directorio local de skills. Para este repo, el comando de instalación documentado es:
npx skills add mattpocock/skills --skill diagnose
Después de instalarla, empieza por SKILL.md y luego revisa los archivos de apoyo que moldean el flujo de trabajo. Las rutas del repositorio más relevantes son scripts/hitl-loop.template.sh y cualquier documentación específica del proyecto que explique términos, arquitectura o límites de pruebas.
Convertir un bug vago en un buen prompt de diagnose
La skill diagnose funciona mejor cuando tu entrada incluye un síntoma concreto, dónde ocurre y cómo se ve el éxito. Un prompt débil dice “diagnose this”. Un prompt más sólido diría:
“Diagnose why the export button sometimes fails in staging. Reproduce it in the browser, minimize the steps, identify whether the issue is server-side or client-side, and add a regression test if possible.”
Para usar diagnose, incluye:
- el modo de fallo observado
- el entorno en el que ocurre
- ejemplos conocidos que funcionan bien o mal
- si puedes ejecutar tests, un servidor de desarrollo o un harness de navegador
Flujo de trabajo sugerido y archivos que leer primero
Empieza con SKILL.md para entender el ciclo, y luego lee scripts/hitl-loop.template.sh si el bug requiere reproducción con intervención humana. Ese script resulta útil cuando el agente necesita que el usuario recorra pasos, capture un error o confirme el comportamiento mientras el agente interpreta el resultado.
Un flujo de trabajo práctico es:
- identificar el escenario fallido más acotado
- construir una señal determinista
- probar una hipótesis a la vez
- instrumentar solo donde la señal no esté clara
- cerrar la corrección con una prueba de regresión o un harness reproducible
Consejos que mejoran de forma tangible el resultado
Si quieres mejores resultados de diagnose para Debugging, dile al agente qué herramientas están permitidas: tests unitarios, comandos de CLI, peticiones HTTP, automatización de navegador o reproducción de trazas capturadas. También indica si el bug es determinista, intermitente o de rendimiento, porque eso cambia cómo debe construirse el ciclo. Cuanto más específica sea la señal observable, menos tiempo pasará el agente adivinando.
Preguntas frecuentes sobre diagnose skill
¿Es diagnose mejor que un prompt normal de debug?
Normalmente sí, cuando el problema es difícil de reproducir o atraviesa varias capas. Un prompt normal puede saltar directamente a cambios de código; diagnose está diseñado para generar evidencia primero, lo que es más seguro para bugs intermitentes y regresiones.
¿Cuándo no debería usar diagnose?
No uses diagnose para errores de sintaxis evidentes, comprobaciones obvias de null o arreglos pequeños de un solo archivo en los que el fallo ya está completamente explicado. En esos casos, la sobrecarga de una guía completa de diagnose puede ser mayor de la necesaria.
¿La skill diagnose es apta para principiantes?
Sí, si puedes describir el síntoma con claridad y ejecutar las comprobaciones sugeridas. Resulta más útil cuando no sabes exactamente dónde vive el bug, porque aporta estructura a la investigación en vez de exigir conocimiento previo profundo.
¿Diagnose encaja con cualquier stack?
Encaja con la mayoría de los stacks que pueden exponer una prueba, un script, una comprobación en navegador o una entrada reproducible. Es menos útil cuando el sistema no tiene una forma determinista de observar éxito o fracaso, ya que la skill depende de un ciclo de feedback fiable.
Cómo mejorar diagnose skill
Dale a la skill una señal de arranque más sólida
La mejora más grande viene de aportar mejores detalles de reproducción. En lugar de “la app no funciona”, proporciona la acción exacta, la forma de los datos y el resultado esperado frente al real. Si tienes logs, una URL que falla, una muestra de payload o una fixture mínima, inclúyelo desde el principio.
Elimina la ambigüedad antes de pedir la causa raíz
Si hay varios posibles fallos, nombra primero el que quieres diagnosticar. Por ejemplo, separa “el botón no hace nada” de “la request devuelve 500” y de “la página va lenta”. Diagnose funciona mejor cuando la formulación inicial del problema se corresponde con un solo modo de fallo observable.
Usa la primera pasada para elegir el siguiente experimento
Después de la primera salida, mejora los resultados de diagnose skill respondiendo a una de estas tres preguntas: ¿la reproducción se volvió determinista, la hipótesis acotó la búsqueda o necesitas una señal distinta? Si la salida sigue siendo vaga, pide un harness más pequeño, un punto de prueba diferente o una ruta de reproducción por navegador/CLI en lugar de pedir otra explicación amplia.