用途：该技能面向 Keboola Python 组件调试，在组件失败、作业返回错误或行为异常时，帮助快速定位根因并给出可执行修复。
主要能力：其调试流程先收集上下文，包括错误信息、作业 ID、堆栈、涉及的组件与配置、失败起始时间及近期变更；随后结合可用工具排查。资料列出可用的 Keboola MCP 工具包括 list_jobs（查找失败作业）、get_job（查看作业详情与错误）、get_config（检查配置）、query_data（校验输出数据）、run_job（修复后重跑）；如环境提供 Datadog、Linear/Jira、Slack 等 MCP，可用于查询日志、链路与指标、关联问题单和近期讨论。本地可用文件系统工具读取 src/component.py、src/configuration.py、configSchema.json 及 tests/。命令行示例：KBC_DATADIR=data uv run src/component.py、uv sync、uv run pytest。
根因分类：配置问题（参数缺失、凭据错误、输入输出映射错误）、代码缺陷（未处理异常、类型错误、逻辑错误）、数据问题（格式异常、字段缺失、编码问题）、环境问题（依赖缺失、Python 版本不兼容、文件权限）以及 API 问题（限流、鉴权失败、接口变更）。
使用方式：针对失败作业，先获取作业详情，再核对配置，随后阅读报错位置附近代码并提出具体修改，最后重跑验证；本地调试可创建 data/config.json 与 data/in/tables、data/out/tables 目录，运行组件后检查输出目录与 state.json 及控制台日志。
限制：资料仅描述该技能的调试方法与工具调用方式，未提供自身安装命令、可用平台范围、收费模式或效果保证，这些信息暂未提供。