用途：面向任何技术问题的调试方法论，要求先理解问题再动手修复，核心原则是先找到根因，症状式修复视为失败。
适用场景：测试失败、生产环境缺陷、异常行为、性能问题、构建失败、集成问题；尤其在时间紧迫、已多次尝试修复、或尚未完全理解问题时更应使用。
四个阶段（必须依次完成）： 一、根因调查：完整阅读错误与堆栈、稳定复现问题、检查近期改动、在多组件系统中于各边界加日志采集证据、沿调用栈向上追踪数据流定位来源。常用命令如 pytest tests/test_module.py::test_name -v、git log --oneline -10、git diff。完成后须能回答问题为何发生。 二、模式分析：寻找可用的相似实现、完整阅读参考实现、逐一列出可用与故障代码的差异、理解依赖与环境假设。 三、假设与验证：写出单一明确假设，做最小改动验证，每次只动一个变量；不成立则提出新假设，不在旧修复上叠加。 四、实施：先写能复现缺陷的失败测试，再实施单一修复，运行回归测试与完整套件验证。若三次修复仍失败，应停止并质疑架构，与用户讨论后再继续。
工具集成：使用 search_files 定位错误字符串与调用、read_file 读取源码、terminal 运行测试与查 git 历史、web_search/web_extract 查资料；复杂多组件问题可用 delegate_task 派发只调查不修复的子任务。
限制：资料未提供安装方式、收费、平台或具体集成配置细节，暂未提供。