用途：该技能用于处理错误诊断与智能调试任务，适合需要调试指导、最佳实践或检查清单的场景；与错误诊断无关的任务不适用。
主要能力：工作流覆盖初始分诊、可观测性数据收集、假设生成、策略选择、智能插桩、生产安全技术、根因分析、修复实现、验证与预防。分诊阶段可借助 Task 工具（subagent_type="debugger"）进行错误模式识别、堆栈分析、组件依赖分析、严重性评估，并生成 3-5 个排序假设。数据收集涉及错误跟踪（Sentry、Rollbar、Bugsnag）、APM（DataDog、New Relic、Dynatrace）、分布式追踪（Jaeger、Zipkin、Honeycomb）、日志聚合（ELK、Splunk、Loki）和会话回放（LogRocket、FullStory）。策略选择依据问题特征，包括交互式调试、可观测性驱动、时间旅行、混沌工程和统计方法。生产安全技术包括 OpenTelemetry 动态插桩、特性开关调试日志、采样分析、只读调试端点和渐进式流量切换。
使用方式：从 $ARGUMENTS 解析错误消息、复现步骤、受影响组件、性能特征、环境和失败模式，按十步工作流推进，最终输出结构化报告，包含问题摘要、根因、修复提案、验证计划和预防措施。
适用场景：本地可复现问题、生产或预发环境问题、间歇性故障、复杂状态问题、小比例案例等。
限制：资料未提供具体安装命令、收费信息、平台支持范围或效果保证；部分工具与平台名称仅作为示例提及，实际可用性取决于环境。