用途：面向 AI 编排排班系统的故障诊断技能，当 MCP 工具超时或响应错误、多智能体协作失败、OR-Tools 约束求解器报错、数据库死锁或连接池耗尽、排班生成校验失败、Celery 任务崩溃与 API 集成异常时启用。
主要能力：提供四个阶段的调试流程——检测（定位失败点与影响范围）、诊断（沿 Agent→MCP→API→Service→Database 追踪断点并收集证据）、解决（修复并验证）、预防（记录事故与增设防护）。附带事故复盘模板、日志分析方法、5-whys 根因分析、常见故障模式目录和分组件排查清单。输出支持快速状态检查与完整事故报告。
使用方式：通过 docker-compose logs 查看 backend、mcp-server、celery-worker、celery-beat 等日志；用 psql 连接数据库检查活动查询与锁；用 redis-cli LLEN celery 查看队列积压。相关流程文件位于 Workflows/incident-review.md、Workflows/log-analysis.md、Workflows/root-cause-analysis.md，参考文件位于 Reference/。
适用场景：已在运行上述技术栈（Claude Agent、MCP Server、FastAPI、PostgreSQL、Celery+Redis）的排班系统。
限制：资料未提供安装命令、许可与价格信息；涉及数据损坏、安全漏洞、合规违规、长时间中断或需数据库迁移时应升级人工处理。