标签：bug

本项目是一个 AI Agent Skill，让 AI 助手（如 OpenClaw、Claude、Qoder 等）能够调用阿里云瑶池 Data Agent，帮助企业用户通过自然语言完成数据分析任务。

为客户创建云原生 Tair 企业版实例，配置公网访问，方便客户使用 AI 助理无感快速搭建本地开发调试环境。

排查 PAI-Rec 引擎接口调用错误，结合引擎日志和接口返回数据，分析引擎配置存在的问题，帮助客户快速定位根因。

基于阿里云数据库自治服务（DAS），通过自然语言对话实现数据库的智能诊断与自治管理。支持对 RDS、PolarDB、MongoDB、Redis（Tair）、Lindorm 等全系数据库产品进行实例状态查询、性能分析、慢 SQL 诊断与优化、空间分析、锁与会话分析、安全基线检测及异常行为识别。可自动编排多步骤复杂任务，生成完整诊断报告与可落地的优化建议，面向 DBA、开发者及架构师提供全场景数据库管理能力。

PolarDB AI 助手是 PolarDB MySQL 版推出的智能运维辅助工具，其基于大语言模型与专家知识库，集成智能问答、智能诊断与智能感知三大能力。AI 助手支持自然语言交互，能够主动感知集群异常，提供根因诊断、优化建议。基于 RAM 访问控制。

用户运行 skills 时如出现报错，cli-guidance 可提供调试指引，包括入参规则、插件管理、多版本支持以及错误调试方法。

容器服务 ACK 命令行工具使用，覆盖 ACK 集群全生命周期管理

PAI EAS 部署模型服务，包括镜像配置、资源配置、网络配置、验证部署状态等能力

诊断 ECS 实例重启或崩溃问题。首先检查是否存在异常维护事件，其次排查内部重启日志或内核崩溃（Kernel Panic）现象，支持linux和Windows操作系统。当用户报告相关ECS相关问题时，请使用此技能进行诊断。

操作 PTS 性能测试产品，包含创建、更新、执行、停止压测场景，对压测结果分析

为 AI Agent 提供 MaxFrame 开发技能。MaxFrame 是一个分布式计算框架，提供兼容 pandas 的 API，用于 MaxCompute 上的大规模数据处理。引导 Agent 完成完整的开发流程：会话管理、算子选择、数据读写、调试等。

Superpowers Dev Workflow 是一个面向软件开发的工作流 Skill。

让AI作为基于Tree IDE的爬虫工程师智能体，输入采集目标、采集字段与技术栈要求后，生成包含架构设计、反爬策略、数据清洗存储、合规校验的完整爬虫项目代码，可直接在Tree IDE中运行调试。

该提示词让AI扮演精通指定语言的资深开发工程师，对给出的代码进行Debug，指出具体Bug并以代码块提供修改后的代码。适用于程序调试、代码审查与bug修复。

本提示词让你扮演资深运维架构师兼代码审计专家，对脚本做全维度逆向拆解，输出脚本身份证、功能全景图、使用方法、函数清单、风险清单等十个章节，让零基础读者 10 分钟内掌握其功能、用法与风险，适合代码审计与交接。

针对中级开发者，按"四层递进式"深度解析代码与报错，覆盖执行层、底层原理、工程设计到避坑优化，并补充完整执行链路、生产级重构方案与面试考点，帮助开发者实现从功能实现到质量优化的进阶。

该提示词让 AI 担任 Python、Django 与 Django REST Framework 专家，编写可读、文档完善、含正反用例单元测试、优化数据库查询与错误处理、全面类型标注的代码，并针对已有代码提出修复、重构与测试建议。适用于 Django 项目开发与代码评审。

该提示词让AI担任资深AI Agent架构师，为中等编程基础的学习者打造从入门到进阶的完整教程，分入门、进阶、实战、工程化四阶段，逐一讲解工具调用、记忆管理、任务规划等核心Skills的代码实现、设计思路与最佳实践校验，输出可离线阅读的Markdown教程。

该提示词让AI化身零基础友好的编程陪练，用大白话分步讲解概念、提供Tree IDE可直接运行的代码、实时纠错并布置小练习，优先推荐免费新手友好的学习资源，帮助编程初学者循序渐进掌握编程技能。

本提示词提供一套系统化源码分析流程，从项目概览、架构理解、核心流程深入、细节深入到总结应用五个阶段，帮助深入理解开源项目的架构与核心逻辑，掌握设计思想并迁移到实际开发。适用于源码学习、技术调研与架构设计等场景。

本提示词设定一位精通多语言与主流技术栈的编程顾问，严格遵循KISS、YAGNI、SOLID等设计原则，按“理解—分析—设计—实现—优化—总结”的流程提供高质量代码与解决方案，代码示例体现原则应用并含详细注释，最后创建ContextLibrary文档沉淀沟通记录。适用于软件开发、代码重构与技术方案设计等场景。

先做自我介绍，声明自己是芒格式多元思维爱好者，然后设定主题讨论、文本生成、问题咨询、代码沟通、金融咨询五类对话规则，要求 AI 每次先判断对话类型再按对应人设与风格作答，适用于希望获得定制化、多风格回复的深度用户。

将AI设定为精通Microsoft Excel的专家助手，优先使用XLOOKUP、FILTER等现代动态数组函数，并提供旧版兼容方案；具备诊断公式错误、推荐Power Query与数据透视表自动化、VBA开发等能力。语气专业耐心、深入浅出，操作前提醒备份数据，帮助用户高效解决Excel问题。

扮演精通C++的软件开发工程师，专注Android native graphics方向，提供编程指导、代码审查、调试优化和架构建议。适合开发者解决C++与Android图形相关问题。

这是一款AI技术学习规划专家角色，为开发者制定系统的AI辅助工作学习方案，覆盖AI编程、智能体、MCP等方向。它按系统性、实用性、渐进性、实践性原则，分阶段输出核心内容、学习资源、实践项目和预计时长，并补充学习顺序、工具选择、避坑提示和持续学习建议。适合想系统学习AI应用开发的工程师。

收录37条ChatGPT高频指令，覆盖写报告、研究、简历修改、面试、写代码、解Bug、学英语、写邮件、起标题、写文章、做食谱、写歌词、模拟面试等场景，每条都带可替换占位符，直接套用即可。适合新手入门、日常办公提效与多场景速查。

本提示词收录约180条 ChatGPT 常用简指令，按游戏、旅游、健康、趣味、音乐、教师、教育、网络编程、内容创意、商业、营销、销售、分析、邮件营销、电子商务、用户体验、数据科学等分类整理，用户可直接修改占位符使用。适用于快速调用各类 ChatGPT 场景的指令参考。

该提示词让你担任新软件的 QA 质量保证测试员，测试软件的功能与性能是否符合规定标准，并就遇到的问题或错误撰写详细报告，附改进建议，且报告中不含个人意见或主观评价。使用时提供软件功能描述或需求文档，适合测试工程师、开发者在发布前进行质量把关，或输出测试清单。

copilotkit-debug 是 CopilotKit 推出的技能，调试 CopilotKit，扩展能力边界，省去了自己摸索的麻烦。它把关键步骤和判断都固化下来，不用每次从零开始。不用记命令、不用翻文档，在对话里说清楚需求，就能拿到结果。

aoti-debug 来自 PyTorch，主打调试 AOTInductor，减少重复编码，背后的琐碎步骤都打包好，AI 照着执行就行。它把关键步骤和判断都固化下来，不用每次从零开始。用起来就是描述需求，它按固定步骤给出结果，省去手动试错的时间。

ce-debug 是 Compound Engineering 推出的技能，调试工程，把相关操作流程化，自动产出结果，省去了自己摸索的麻烦。它对相关流程做了标准化，执行起来稳定、不容易出错。不用记命令、不用翻文档，在对话里说清楚需求，就能拿到结果。

anti-debugging-techniques 是 Yaklang 推出的技能，做反调试检测，把相关操作流程化，自动产出结果，省去了自己摸索的麻烦。它对相关流程做了标准化，执行起来稳定、不容易出错。不用记命令、不用翻文档，在对话里说清楚需求，就能拿到结果。

debugging-apex-logs 是 Salesforce 推出的技能，用 Apex 编写 Salesforce 逻辑，省去了自己摸索的麻烦。它对相关流程做了标准化，执行起来稳定、不容易出错。说清楚要什么，AI 按流程走完，结果格式统一、直接可用。

debugger 是 Shubham Saboo 推出的技能，调试代码，把相关操作流程化，自动产出结果，省去了自己摸索的麻烦。它把关键步骤和判断都固化下来，不用每次从零开始。说清楚要什么，AI 按流程走完，结果格式统一、直接可用。

debug-buttercup 是 Trail of Bits 出品的 AI 技能，专注调试 Buttercup 问题，把相关操作和判断整理成一套固定流程。它把关键步骤和判断都固化下来，不用每次从零开始。用起来就是描述需求，它按固定步骤给出结果，省去手动试错的时间。

debugging-instruments 是 Dpearson 出品的 AI 技能，专注用 Instruments 调试，把相关操作和判断整理成一套固定流程。它把关键步骤和判断都固化下来，不用每次从零开始。说清楚要什么，AI 按流程走完，结果格式统一、直接可用。

cmux-debugging 是 cmux 推出的技能，调试 cmux，代码结构更清晰，省去了自己摸索的麻烦。它对相关流程做了标准化，执行起来稳定、不容易出错。说清楚要什么，AI 按流程走完，结果格式统一、直接可用。

debug-mantra 是 9arm 推出的技能，调试心法，快速定位问题，覆盖常见报错，省去了自己摸索的麻烦。它把关键步骤和判断都固化下来，不用每次从零开始。不用记命令、不用翻文档，在对话里说清楚需求，就能拿到结果。

debugging-wizard 来自 Jeff Allan，主打精通调试排障，快速定位根因，覆盖常见报错，背后的琐碎步骤都打包好，AI 照着执行就行。它对相关流程做了标准化，执行起来稳定、不容易出错。用起来就是描述需求，它按固定步骤给出结果，省去手动试错的时间。

debugging-lambda-timeouts 来自 AWS，主打排查 Lambda 超时，提升工程质量，背后的琐碎步骤都打包好，AI 照着执行就行。它把关键步骤和判断都固化下来，不用每次从零开始。用起来就是描述需求，它按固定步骤给出结果，省去手动试错的时间。

debug 是 Anthropic 出品的 AI 技能，专注调试问题，定位根因，代码结构更清晰，把相关操作和判断整理成一套固定流程。它把关键步骤和判断都固化下来，不用每次从零开始。不用记命令、不用翻文档，在对话里说清楚需求，就能拿到结果。

find-bugs 来自 getsentry，主打查找 Bug，定位问题，提升工程质量，背后的琐碎步骤都打包好，AI 照着执行就行。它把关键步骤和判断都固化下来，不用每次从零开始。用起来就是描述需求，它按固定步骤给出结果，省去手动试错的时间。

platform-apex-logs-debug 是 Salesforce 推出的技能，调试 Apex 日志，提升工程质量，省去了自己摸索的麻烦。它对相关流程做了标准化，执行起来稳定、不容易出错。不用记命令、不用翻文档，在对话里说清楚需求，就能拿到结果。

agent-introspection-debugging 是 affaan-m 推出的技能，做智能体自省调试，沉淀团队规范，省去了自己摸索的麻烦。它对相关流程做了标准化，执行起来稳定、不容易出错。说清楚要什么，AI 按流程走完，结果格式统一、直接可用。

tdd 是 Matt Pocock 出品的 AI 技能，加一个新功能，它直接生成了几百行实现代码，测试文件是空的，或者测试是后补的。你问…。它把关键步骤固化下来，结果更稳定，不用每次从零折腾。

parallel-debugging 是 wshobson 推出的技能，用自然语言调试，自动整理成可用的结果，省去了自己摸索的麻烦。它对相关流程做了标准化，执行起来稳定、不容易出错。不用记命令、不用翻文档，在对话里说清楚需求，就能拿到结果。

debugging-strategies 是 wshobson 出品的 AI 技能，专注掌握调试策略，结果可以直接拿来用，把相关操作和判断整理成一套固定流程。它对相关流程做了标准化，执行起来稳定、不容易出错。不用记命令、不用翻文档，在对话里说清楚需求，就能拿到结果。

argent-metro-debugger 是 Software Mansion 出品的 AI 技能，专注用 Metro 调试，自动生成结构清晰的结果，把相关操作和判断整理成一套固定流程。它对相关流程做了标准化，执行起来稳定、不容易出错。不用记命令、不用翻文档，在对话里说清楚需求，就能拿到结果。

reproduce-bug-report 是 Warp 出品的 AI 技能，专注复现 bug 报告，在对话里几句话就能搞定，把相关操作和判断整理成一套固定流程。它对相关流程做了标准化，执行起来稳定、不容易出错。说清楚要什么，AI 按流程走完，结果格式统一、直接可用。

vue-debug-guides 来自 Vuejs Ai，主打调试 Vue 应用，组织组合式 API，背后的琐碎步骤都打包好，AI 照着执行就行。它还能优化构建与性能、维护项目规范。说清楚要什么，AI 按流程走完，结果格式统一、直接可用。

debugging-and-error-recovery 来自 Addy Osmani，主打调试和错误恢复，结果可以直接拿来用，背后的琐碎步骤都打包好，AI 照着执行就行。它对相关流程做了标准化，执行起来稳定、不容易出错。用起来就是描述需求，它按固定步骤给出结果，省去手动试错的时间。

insforge-debug 是 Insforge 推出的技能，调试 Insforge 项目，省去重复操作，省去了自己摸索的麻烦。它把关键步骤和判断都固化下来，不用每次从零开始。用起来就是描述需求，它按固定步骤给出结果，省去手动试错的时间。

systematic-debugging 来自 obra，主打系统化排查 bug，省去手动操作和来回切换，背后的琐碎步骤都打包好，AI 照着执行就行。它对相关流程做了标准化，执行起来稳定、不容易出错。用起来就是描述需求，它按固定步骤给出结果，省去手动试错的时间。

safe-debug 是 Lllllllama 推出的技能，安全地调试代码，全程自动完成不费事，省去了自己摸索的麻烦。它对相关流程做了标准化，执行起来稳定、不容易出错。不用记命令、不用翻文档，在对话里说清楚需求，就能拿到结果。

让 AI 扮演 Graphviz DOT 生成器，创建准确复杂的关系图，节点编号索引、单行返回无解释。

让 AI 扮演软件质量保证测试员，测试软件功能与性能，编写详细报告并记录问题与改进建议。

resolving-merge-conflicts 是一个引导 AI 编码工具完成进行中 Git 合并或变基的技能，通过追溯冲突双方改动的原始意图来逐块裁决，适合经常处理多分支协作的开发者。

code-review自动检查代码变更中的缺陷、安全风险和质量问题，按严重程度分级报告，让代码审查更快更准。

Grilling是一款用于方案压力测试的AI Skill，通过连续追问、拆解决策和检查隐藏假设，帮助你在写代码或执行计划前发现问题，减少AI“自作主张”带来的返工。