用途：分析应用日志，诊断并修复运行时错误或意外行为。
主要能力：收集日志输出（错误信息、堆栈、时间戳）；将日志条目映射到源码位置；基于追踪到的执行路径应用修复。强调调试思维：每个结论需 file:line 证据，交叉比对日志与源码找根因，先验证假设再行动。
使用方式：检查 ./logs.txt 是否存在，缺失则在项目脚本配置（package.json、Makefile、pyproject.toml 等）中设置日志管道，Bash/Unix 追加 2>&1 | tee logs.txt，PowerShell 追加 *>&1 | Tee-Object logs.txt，再运行命令生成日志。随后用调试子代理分析日志（Grep 配合 head_limit: 30 只读末尾 30 行），将分析写入 .ai/workspace/analysis/{issue-name}.analysis.md；用 scout 子代理定位代码位置，planner 子代理制定计划，向用户提问并等待批准后再实施修复，最后经 tester 与 code-reviewer 子代理验证，并运行 $prove-fix。
适用场景：运行时错误排查、日志驱动的故障定位、回归修复等。
限制：需项目具备日志输出与相关子代理环境；无法运行的必要步骤应停止并询问用户；资料未提供具体收费、平台支持范围与效果保证。