debugger

debugger skill の概要

debugger skill でできること

debugger skill は、AI エージェントがいきなり当てずっぽうな推測に飛ばず、構造化された手順でソフトウェアの問題を診断できるようにするスキルです。想定しているのは、壊れたコード、スタックトレース、クラッシュ、想定外の挙動、断続的に起きる不具合、本番環境に近いトラブルシュートなど、debugging が主目的の場面です。手早いパッチを出すことより、根本原因を突き止めることを重視しています。

どんな人に debugger skill は向いているか

この debugger skill が特に合うのは、次のようなケースです。

• 再現性のあるデバッグ手順を持ちたい開発者
• AI をコード生成だけでなく、バグ調査にも使いたいチーム
• ログ、エラーメッセージ、再現手順、コードの前後関係を提示できるユーザー
• 一般論の「再インストールしてみてください」ではなく、仮説ベースで分析してほしい人

一方で、ゼロから新規コードを生成するのが主目的なら、最有力の選択肢ではありません。すでに何かが存在していて、それが壊れている場面で真価を発揮します。

実際に解決したい仕事は何か

多くのユーザーが欲しいのは「デバッグのコツ」ではありません。知りたいのは、たとえば次のようなことです。

• 実際には何が壊れているのか
• どこから不具合が始まっていそうか
• その結論を裏づける証拠は何か
• 次に何を検証すべきか
• 本当の問題を隠さずに、どう直すべきか

debugger skill の価値は、エージェントに次の順序を踏ませる点にあります。まず問題を理解し、証拠を集め、仮説を立て、それを検証し、根本原因を特定し、修正して確認する。この流れが崩れにくくなります。

普通のプロンプトと違う点

通常のプロンプトだと、表面的なトラブルシュートのチェックリストや、推測ベースの修正案で終わりがちです。debugger for Debugging は、次のようなことをエージェントに求めたいときに強みがあります。

• 足りない証拠を取りにいく
• 症状と原因を切り分ける
• あり得そうな説明に優先順位を付ける
• 狙いを絞ったテストを提案する
• 修正案を出したあとに検証まで行う

この構造があることで、原因候補が複数ある厄介な不具合でも、無駄な試行錯誤を減らせます。

インストール前にいちばん重要なこと

この skill は軽量です。リポジトリの中身は主に、デバッグ手順と利用場面の指針をまとめた単一の SKILL.md です。先に学ぶ必要のある追加スクリプト、参考資料、rules フォルダなどはありません。導入しやすい反面、出力の質は、こちらが渡すコンテキストの質に大きく左右されます。

導入時の最大の障壁は、インストールの複雑さではありません。弱い入力です。再現手順がない、ログがない、環境情報がない、期待する挙動の説明がない――そうした状態だと効果が落ちます。

debugger skill の使い方

debugger skill のインストール方法

エージェント環境が GitHub からの Skills インストールに対応しているなら、awesome_agent_skills/debugger を含むリポジトリパスから debugger skill をインストールします。よくあるパターンは次のとおりです。

npx skills add Shubhamsaboo/awesome-llm-apps --skill debugger

別の skill loader を使う構成なら、リポジトリ内の debugger skill ディレクトリを指定してください。
awesome_agent_skills/debugger

リポジトリで最初に読むべきファイル

最初に見るべきなのは次です。

• SKILL.md

このファイルに、実運用上ほぼ必要なロジックがまとまっています。

• どんなときに skill を使うか
• デバッグの進め方
• エージェントが要求すべき証拠の種類
• 診断から検証までの想定フロー

補助ファイルがないため、SKILL.md をひと通り読めば、この skill がどう考えるかをすぐ把握できます。

汎用 coding agent ではなく debugger を呼ぶべき場面

debugger usage を使うべきなのは、すでに障害のシグナルが出ているときです。たとえば次のようなケースです。

• 例外やスタックトレースが出ている
• それまで通っていたテストが失敗し始めた
• クラッシュやハングが起きている
• リグレッションが疑われる性能低下がある
• deploy、依存関係の更新、設定変更のあとで挙動が変わった
• 断続的に起きるバグを絞り込みたい

逆に、機能設計や広範囲なリファクタリングの最初の入り口として使うのは向いていません。これは障害の切り分けに最適化された skill です。

debugger に最低限必要な入力

debugger guide から有益な出力を得るには、最低でも次を渡してください。

• 期待する挙動
• 実際の挙動
• 正確なエラーメッセージまたは症状
• 再現手順
• 関連するコード断片または file path
• 環境情報: OS、runtime、framework version、config の差分
• 最近の変更: deploy、dependency の更新、feature flag、schema 変更

これらがなくても skill 自体は動きますが、その場合エージェントは確認質問に多くの時間を使うことになります。

粗いバグ報告を、強い debugger プロンプトに変える

弱いプロンプト:

My app is not working. Can you debug it?

より良いプロンプト:

Use the debugger skill. Expected behavior: POST /checkout returns 200. Actual behavior: returns 500 for carts with discount codes. Started after upgrading stripe from 12.x to 13.x. Repro: apply code SAVE10, submit payment. Error log: TypeError: cannot read properties of undefined (reading 'amount_total') in payments/checkout.ts:84. Environment: Node 20, Next.js 14, production only. Please rank likely causes, identify the most probable root cause, and suggest the smallest safe fix plus validation steps.

後者のように書くと、エージェントは推測ではなく、証拠にもとづいて考えられるようになります。

実務で機能しやすい debugger ワークフロー

信頼しやすい debugger usage の流れは次のとおりです。

1. 期待する挙動と実際の挙動を明示する。
2. 再現手順と障害の証拠を渡す。
3. 仮説を、確率が高い順に並べてもらう。
4. 上位 2〜3 個の仮説を見分ける最短のテストを聞く。
5. そのテスト結果を共有する。
6. 根本原因の候補が十分絞れてから修正案を求める。
7. 検証手順とリグレッション確認まで依頼する。

これは skill の設計思想と一致していて、いきなりパッチを求めるより、たいてい判断の質が上がります。

debugger skill がこちらに求めてきやすい情報

この skill のプロセスは、次の情報を集めることを中心にしています。

• スタックトレースとエラーメッセージ
• ログ
• 環境と設定の詳細
• 問題を引き起こす入力データ
• 障害の前・最中・後におけるシステム状態

これらを最初から含めておくと、やり取りはかなり速く、具体的になります。

断続的な問題に debugger を使う方法

flaky なバグや、再現が一定しない不具合では、エージェントに次を伝えてください。

• どれくらいの頻度で起きるか
• 負荷、タイミング、並行処理、特定データセットとの相関があるか
• すでに除外できている要因は何か
• ローカル限定か、本番限定か、あるいは環境依存か

そのうえで、次を依頼します。

• カテゴリ別にまとめた原因候補
• instrumentation の案
• 二分探索のように絞り込む計画
• 仮説を切り分けるために必要最小限の追加ログ

こうした場面では、単発の修正プロンプトより debugger skill のほうがはるかに役立ちます。

スタックトレースやログに debugger を使う方法

スタックトレースを共有するときは、最後の例外 1 行だけを貼らないでください。少なくとも次を含めます。

• 先頭のエラー行
• 自分のコード周辺の関連フレーム
• 問題を引き起こした入力や request
• 複数システムが絡む場合は timestamp
• 障害直前に出ていた関連 warning

skill には、次の観点で説明させると有効です。

• 症状が表れている場所はどこか
• 上流で何が起きた結果としてそれが発生していそうか
• どのフレームが最も対処しやすいか
• まだ不足している証拠は何か

診断を崩さずに修正案を依頼する方法

よくある失敗は、エージェントに早すぎる段階でパッチを作らせることです。よりよい言い方は次のとおりです。

Use the debugger skill. First identify the most likely root cause and the evidence for it. Then propose the smallest fix. Finally give me validation steps and one regression test to add.

このプロンプトなら、証拠優先の流れを保ったまま、解決まで進められます。

debugger skill の FAQ

debugger skill は初心者でも使いやすい？

はい。具体的な証拠を出せるなら、初心者にも使いやすいです。調査を理解しやすい手順に整理してくれるので、むしろ助けになることも多いです。ただし万能ではありません。何が変わったのか、どう再現するのか、どんなエラーが出ているのかを説明できないと、出力の質は下がります。

debugger が最も得意な問題は？

debugger が特に強いのは、次のような問題です。

• runtime error
• 壊れたテスト
• クラッシュ
• 変更後に発生したリグレッション
• 怪しいログ
• 本番障害の一次切り分け
• 「ローカルでは動くのに本番では動かない」系の調査

一方で、「アーキテクチャ全体をレビューしてほしい」といった曖昧で広い依頼にはあまり向きません。

普通のプロンプトと debugger はどう違う？

普通のプロンプトは、症状から修正へ一足飛びになりがちです。debugger skill は、証拠収集、仮説の優先順位付け、根本原因分析、検証に明確に軸足を置いています。そのため、推測だけの回答が減り、次に取るべき行動の精度が上がりやすくなります。

debugger のインストールにはツールやスクリプトが含まれる？

いいえ。この skill directory では、大きな補助ツール群は前面に出ていません。中核は SKILL.md に書かれた指示ベースのワークフローで、debugger binary やスクリプト集を同梱するタイプではありません。AI による debugging を支える思考の足場だと考えると分かりやすいです。

debugger を使わないほうがよいのはいつ？

次のような場合は、この skill を使わないほうが適切です。

• 診断ではなく、機能実装が欲しい
• 問題の切り分けはすでに終わっていて、コード生成だけ欲しい
• 意味のあるコンテキストを何も共有できない
• 本当の課題がソフトウェア障害ではなく、プロダクト要件の曖昧さにある

こうしたケースでは、coding、architecture、planning 系の skill のほうが適していることがあります。

debugger は性能問題にも使える？

はい。ただし、測定値や症状を出せることが前提です。たとえば、遅い endpoint、latency spike、CPU 使用率、メモリ増加、最近の変更、再現条件などです。そうした材料があれば、skill は一般論の最適化アドバイスではなく、仮説立案と狙いを絞ったテスト提案に進めます。

debugger skill を改善して使う方法

結論ではなく証拠を debugger に渡す

悪い入力:

The database is probably the problem.

より良い入力:

API latency increased from 120ms to 2.4s after adding a join. EXPLAIN ANALYZE shows a sequential scan on orders. CPU is stable, DB IOPS spiked, and the slowdown happens only for accounts with more than 50k rows.

後者であれば、debugger はあなたの思い込みを引き継ぐのではなく、事実から推論できます。

すべての依頼を「期待値と実際の結果」で固定する

これは最も効果の大きい改善点です。常に次を明示してください。

• 本来どうなるべきか
• 実際にはどうなっているか
• それをどう確認したか
• どのくらいの頻度で起きるか

これだけで、エージェントが誤ったゴールに最適化するのをかなり防げます。

単一回答ではなく、順位付きの仮説を求める

debugger for Debugging に対する強いプロンプトの一例は次です。

Rank the top 3 likely causes from most to least probable, explain the evidence for each, and give one test that would eliminate each hypothesis.

「何が悪いの？」と聞くだけより、このほうがはるかに良いデバッグループになります。

変更履歴を早い段階で渡す

多くのバグは、次のような変更が引き金になります。

• dependency の更新
• config の変更
• 環境差分の蓄積
• deploy
• schema や API contract の変更

最近何が変わったのかを早めに伝えてください。コード断片を増やすより、根本原因までの距離を縮められることがよくあります。

狙いを絞った artifact で debugger の出力を改善する

特に有用な artifact は次のとおりです。

• 失敗しているテストの出力
• 周辺フレームを含むスタックトレース
• 障害発生前後のログ
• 正確な request payload や入力データ
• 直近変更の diff
• 関連する config file

もし 1 つしか出せないなら、まずは最小の再現可能な失敗例から始めるのが効果的です。

よくある失敗: 早すぎる修正依頼

最初の回答が一般論っぽいとき、「もっと詳しく」と頼むだけでは不十分です。代わりに次のように聞いてください。

What evidence is missing?
What is the fastest test to separate the top two hypotheses?
What would make you change your current diagnosis?

こうした質問は、デバッグの道筋をよりシャープにします。

よくある失敗: 大きすぎるコンテキストの丸投げ

リポジトリ全体を一気に渡すと、かえって signal が落ちることがあります。まずは次から始めてください。

• 失敗している file または function
• 正確な error
• 再現手順
• 直近の変更
• 関連する 1〜2 個の file

そのうえで、エージェントが依存関係の経路を特定し、追加の文脈が必要だと判断したときだけ広げるのが得策です。

最初の debugger 応答のあと、どう回すか

1 回目の応答のあとは、次の流れが有効です。

1. 提案された切り分けテストを実行する
2. 結果だけを返す
3. 仮説の順位を更新するよう依頼する
4. 最小で安全な修正を求める
5. 検証方法とリグレッション対策まで確認する

このやり方なら debugger guide の焦点がぶれず、毎回ゼロから再分析する無駄を防げます。

debugger からより良い修正を引き出す方法

パッチを求める段階になったら、次をセットで依頼してください。

• 根本原因の 1 文要約
• 最小のコード変更
• その変更が、症状ではなく原因に効く理由
• 起こり得る副作用
• 検証手順
• 再発防止のために追加する 1 本の regression test

この最後のひと押しが、そこそこの診断を、実務で信頼できる debugger usage に変えます。