safe-debug

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用于深度学习研究工作的严谨调试/严谨审计技能。当用户粘贴回溯信息、终端错误、CUDA OOM、检查点加载失败、形状不匹配、NaN损失症状或训练失败,并希望在打补丁前进行保守诊断,且调试修复与研究贡献明确分离时使用。不适用于大规模重构、推测性适配、自动探索性修补或常规仓库熟悉。

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更新于 2026/6/22
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safe-debug
描述

用于深度学习研究工作的严谨调试/严谨审计技能。当用户粘贴回溯信息、终端错误、CUDA OOM、检查点加载失败、形状不匹配、NaN损失症状或训练失败,并希望在打补丁前进行保守诊断,且调试修复与研究贡献明确分离时使用。不适用于大规模重构、推测性适配、自动探索性修补或常规仓库熟悉。

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将此作为严谨调试/严谨审计技能使用。安装的slug保持为
safe-debug以保持兼容性。

使用共享的操作原则
../../references/agent-operating-principles.md;此技能应指导
保守诊断,而不阻止模型找到局部根本原因。

何时应用

  • 用户提供回溯信息、终端错误或具体的训练或推理失败症状。
  • 用户希望在代码更改前进行诊断、根本原因缩小和最小补丁建议。
  • 用户希望安全调试流程,在修改前获得明确的人工批准。

何时不应用

  • 用户希望在没有活动故障的情况下进行广泛的仓库浏览。
  • 任务是推测性实验或代码适配。
  • 用户要求大规模重构或可读性重写。

明确边界

  • 先诊断。
  • 默认不修改仓库代码。
  • 如果需要补丁,提出最小的修复并首先要求明确批准。
  • 在中风险或高风险更改前,升级保存点或分支创建。
  • 调试修复不自动视为研究贡献;如果它改变了
    实验意义或可比性,请明确说明。

输出期望

  • debug_outputs/DIAGNOSIS.md
  • debug_outputs/PATCH_PLAN.md
  • debug_outputs/status.json

备注

使用 references/debug-policy.md../../references/research-rigor-principles.md 和共享的 references/research-pitfall-checklist.md