用途：Systematic Debugging 是一套面向 AI 代理的调试流程技能，目标是用有纪律的四阶段根因分析取代“散弹式”试错修复。它适用于测试意外或间歇性失败、用户带堆栈或复现步骤报告缺陷、生产与开发行为不一致、错误信息不清、存在多个可能原因、以及此前修复无效等场景。
主要能力：分为四阶段。第一阶段复现，构造最小且可靠的复现用例，无法复现不能继续；第二阶段提出并按可能性与可测性排序假设，通常限制在 3 至 5 个；第三阶段用最小化插桩逐个验证，一次只改一个变量，逐一排除；第四阶段在确认根因后做针对性修复，并加入纵深防御，如输入校验、断言与监控告警，同时编写回归测试并记录事后复盘。技能强调先用平实语言说明根因，再写纠正代码。
使用方式：资料给出 Python 类 DebuggingSession 的结构示例，包含 phase_reproduce、phase_hypothesize、phase_test、phase_fix 等方法，以及根因追踪清单：阅读完整堆栈而非仅错误消息、定位首次偏离预期处而非崩溃点、用 git log --oneline -20 与 git diff 检查近期改动、核实输入与环境依赖假设、在偏离点加日志而非猜测。
适用场景与限制：技能文档列出 Cursor、VS Code、Windsurf、Claude Code、Cline 为完全支持，aider 为部分支持，仅限基于日志的调试。资料未提供具体收费、价格信息，相关收费情况暂未提供；也未给出安装命令。相关技能包括 Test-Driven Development、Code Review、Agent Security Scanning。文档标注版权与 MIT 许可。