Debugging

terminal-ops는 터미널 작업을 위한 증거 우선(repo execution) 스킬입니다. 명령 실행, git 상태 점검, CI나 빌드 디버깅, 그리고 변경 사항과 검증 결과를 증거로 남기는 좁은 범위의 수정에 사용하세요. 이 terminal-ops 가이드는 Code Editing과 repo 작업에서 추측을 줄이는 데 도움을 줍니다.

rust-patterns는 관용적인 Rust 개발을 위한 실용 가이드로, ownership, error handling, traits, concurrency, module boundaries, 그리고 더 안전하고 깔끔한 코드를 위한 backend 중심 설계 선택을 다룹니다.

pytorch-patterns는 디바이스에 구애받지 않는 패턴, 재현 가능한 실험, 명시적인 텐서 처리로 PyTorch 코드를 작성, 검토, 디버깅하도록 돕습니다. 더 깔끔한 학습 루프, 모델 리팩터링, 실용적인 PyTorch 가이드가 필요할 때 이 pytorch-patterns 스킬을 사용하세요.

plankton-code-quality는 Claude Code용 작성 시점 코드 품질 시스템입니다. 파일을 편집할 때마다 포맷, 린트, Claude 기반 수정까지 수행해 커밋이나 CI 이후가 아니라 편집 중에 문제를 잡아냅니다. plankton-code-quality skill, 가이드, Code Editing 워크플로우에 적합합니다.

perl-patterns는 idiomatic한 코드를 작성, 검토, 리팩터링하기 위한 최신 Perl 5.36+ 스킬입니다. 이 perl-patterns 가이드를 사용해 코드 생성을 안내하고, 레거시 보일러플레이트를 줄이며, 모듈·시그니처·에러 처리를 유지보수하기 쉽게 정리하세요.

nextjs-turbopack 스킬은 Next.js 16+에서 Turbopack을 활용해 로컬 개발 속도, HMR, 번들러 선택 기준을 더 잘 잡도록 돕습니다. Frontend Development 워크플로에서 설치, 사용법, 그리고 webpack으로 되돌아가야 하는 시점을 실전형 nextjs-turbopack 가이드로 확인하세요.

flutter-dart-code-review는 아키텍처, 위젯 품질, 상태 관리, 성능, 접근성, 보안, 클린 코드까지 아우르는 라이브러리 비종속 Flutter/Dart 코드 리뷰 체크리스트입니다. BLoC, Riverpod, Provider, GetX, MobX, Signals, 또는 커스텀 패턴 전반에서 Code Review용 구조화된 flutter-dart-code-review 가이드로 활용할 수 있습니다.

ecc-tools-cost-audit는 ECC Tools의 비용 급증, PR 폭주 생성, 쿼터 우회, 프리미엄 모델 누출, 중복 작업을 증거 중심으로 점검하는 감사용 skill입니다. 웹훅에서 워커, 그리고 청구 결정까지 요청 흐름을 추적해야 하는 Backend Development 조사에 사용하면, 비용이 어디서 발생했는지 근거로 입증할 수 있습니다.

click-path-audit 스킬은 모든 상태 변화를 따라 UI 핸들러 흐름을 추적해, 리팩터링 이후나 코드 리뷰 중에 발생하는 순서 버그, 공유 상태 충돌, 최종 상태 불일치를 찾아내는 데 도움을 줍니다.

agent-introspection-debugging 스킬은 AI 에이전트 실패를 위한 구조화된 자기 디버깅 워크플로를 제공합니다. 실패 상태를 캡처하고, 가능한 원인을 진단한 뒤, 제한된 복구 단계를 적용하고, 사람이 읽기 쉬운 introspection 보고서를 생성합니다. 반복 실행, 재시도 중심, 또는 드리프트가 자주 발생하는 작업에 적합하며, 일반적인 검증 용도로는 권장되지 않습니다.

엄격한 TDD를 실천하려면 test-driven-development 스킬을 설치해 활용하세요. 먼저 실패하는 테스트를 작성하고, 실제로 실패를 확인한 뒤, 최소한의 코드만 구현하고, 마지막으로 안전하게 리팩터링하는 흐름을 따릅니다.

systematic-debugging은 버그, flaky test, 빌드 실패, 예상치 못한 동작을 다룰 때 근본 원인 파악을 먼저 두는 디버깅 스킬입니다. 수정안을 내기 전에 언제 써야 하는지, 4단계 워크플로와 companion file 구성을 함께 확인할 수 있습니다.

python-expert는 Python 코드 생성, 리뷰, 디버깅, 리팩터링을 위한 GitHub 스킬입니다. 정확성, 타입 안정성, 성능, 스타일 순으로 우선순위를 분명히 제시하고, 실제 도입 시 참고할 `SKILL.md`, `AGENTS.md`, 규칙 파일 위치를 안내합니다.

debugger skill은 근본 원인 분석을 위해 증거 우선 방식의 워크플로로 소프트웨어 장애를 진단하도록 돕습니다. debugger는 스택 트레이스, 크래시, 실패한 테스트, 회귀, 로그, 간헐적 버그를 다룰 때 유용합니다. 기대 동작과 실제 동작 정리, 가설 우선순위화, 표적 테스트, 수정안, 검증 단계까지 체계적으로 안내합니다.

canary는 배포 후 모니터링 스킬로, 실제 서비스 중인 앱에서 콘솔 오류, 페이지 실패, 성능 저하를 감시합니다. 배포 전 기준값과 현재 동작을 비교해 릴리스를 검증하고, 깨진 페이지를 빠르게 잡아내며, 일반적인 프롬프트보다 적은 추측으로 눈에 보이는 이상 징후를 포착할 수 있습니다.

investigate skill은 깨지거나, 불안정하거나, 예상 밖으로 동작하는 문제를 체계적으로 디버깅하고 근본 원인을 분석하도록 안내합니다. 코드 리뷰, 인시던트 트리아지, 버그 수정, 그리고 "어제는 됐는데" 같은 상황에서, 코드를 바꾸기 전에 근거를 먼저 확보해야 할 때 사용하세요. 이 skill은 investigate, analyze, hypothesize, implement의 4단계 워크플로를 따릅니다.

zoom-out 스킬은 에이전트가 좁은 코드 질문에서 한 걸음 물러나, 관련 모듈, 호출자, 프로젝트 용어까지 포함한 더 넓은 시스템 맥락을 파악하도록 돕습니다. Code Editing 워크플로에서 변경을 가하기 전에 충분한 컨텍스트가 필요할 때 특히 유용하며, 익숙하지 않은 저장소나 하위 시스템에서 가장 효과적입니다.

diagnose는 잡기 어려운 버그, 불안정한 테스트, 성능 회귀를 위한 구조화된 디버깅 워크플로입니다. 문제를 재현하고, 실패하는 케이스를 최소화하고, 한 번에 하나씩 가설을 세우고, 계측을 추가하고, 근본 원인을 수정한 뒤, 회귀 테스트로 고정할 수 있도록 돕습니다. “디버그해줘”만으로는 부족할 때 diagnose 가이드를 사용하세요.

smart-explore는 full file을 읽기 전에 `smart_search`, `smart_outline`, `smart_unfold`로 코드베이스 구조를 먼저 파악하는 구조적 코드 탐색 스킬입니다. MCP 도구 지원이 있을 때 코드 내비게이션, 목표 지점 중심의 디버깅, 그리고 Code Review를 위한 smart-explore에 유용합니다.

memory-safety-patterns는 C, C++, Rust 전반에서 RAII, ownership, smart pointers, 리소스 정리 패턴을 에이전트가 적용할 수 있도록 돕습니다. 백엔드나 시스템 코드를 검토할 때 활용해 메모리 누수와 dangling pointer를 줄이고, files, sockets, buffers, FFI boundaries 주변의 리팩터링을 더 안전하게 진행하도록 안내할 수 있습니다.

rust-async-patterns는 Tokio 기반 비동기 Rust 백엔드 개발을 위한 실전형 스킬로, task, channel, stream, timeout, cancellation, tracing, error handling 패턴을 폭넓게 다룹니다.

go-concurrency-patterns는 worker pools, pipelines, channels, sync primitives, 그리고 context 기반 cancellation에 맞는 Go다운 동시성 패턴을 적용할 수 있도록 돕습니다. SKILL.md의 가이드를 바탕으로 더 안전한 백엔드 서비스를 설계하고, race conditions를 디버깅하며, graceful shutdown 동작을 개선하는 데 활용할 수 있습니다.

protocol-reverse-engineering은 Wireshark, tshark, tcpdump, MITM 워크플로를 활용해 미확인 네트워크 프로토콜을 캡처, 검사, 문서화하도록 돕습니다. 커스텀 클라이언트/서버 트래픽 디버깅, PCAP 분석, 메시지 구조·요청 흐름·필드 의미 파악에 특히 적합합니다.

binary-analysis-patterns는 x86-64 디스어셈블리, calling conventions, stack frames, control flow 해석에 초점을 둔 reverse-engineering 스킬로, 바이너리 검토와 Security Audit 작업을 더 빠르게 진행하도록 돕습니다.