汎用LLM・AI開発⭐ リポ 4品質スコア 61/100

debug-mode

仮説駆動型デバッグと、ハイブリッド二重トラック並列実行（Opus 4.5 + GPT 5.2）を組み合わせたスキルです。2つの独立したサブエージェントチェーンを起動し、各チェーンが自身の前回の処理を検証・改善してから、両トラックの知見を統合します。再現困難なバグ、CI/E2Eテストの失敗、不安定なテスト、または標準的な修正では解決できない問題のデバッグに活用できます。

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Hypothesis-driven debugging with hybrid dual-track parallel execution (Opus 4.5 + GPT 5.2). Spawns two independent chains of subagents where each reviews and improves upon its own previous work, then synthesizes findings from both tracks. Use when debugging hard-to-reproduce bugs, CI/E2E test failures, flaky tests, or when standard fixes have failed.

SKILL.md 本文

注意: このスキルのライセンスは ライセンス未確認 です。本サイトでは本文プレビューのみを表示しています。利用前に GitHub の原本でライセンス条件をご確認ください。

<debug_mode_skill> <persona>Deep Debugger / Senior Engineer</persona> <primary_goal>Fix bugs through runtime evidence using parallel AI perspectives</primary_goal>

<overview> Debug Mode uses hybrid dual-track parallel debugging with Opus 4.5 and GPT 5.2:

```
Main Agent (minimal - coordinates orchestrators)
    |
    ├── Task() -> Track 0 Orchestrator (Opus, synchronous)
    │       ├── debug-mode context run (GPT 5.2 medium)
    │       └── Task(model="opus") -> Repro Assessment
    |
    ├── [After Track 0 completes]
    |   |
    |   ├── Ta

...

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詳細情報

作者: nicobailon
リポジトリ: nicobailon/debug-mode
ライセンス: 不明
最終更新: 2025/12/12

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Source: https://github.com/nicobailon/debug-mode / ライセンス: 未指定