用途：在 Stackbone 工作区中出现错误、失败或异常行为时，帮助定位故障根因。适用于本地运行的深层智能体（deep agent）与持久化工作流（durable workflow）。本技能本身不包含错误目录，代码、状态与消息的含义需从官方文档读取。
文档位置：文档通过 MCP 的 stackbone-docs 服务提供（https://docs.stackbone.ai/mcp，公开，工具为 search_docs、get_doc、list_docs）。会话开始时先调用 list_docs 获取全部页面；按路径取用 get_doc，不要凭记忆输入路径。若会话中没有该 MCP 工具，可获取 https://docs.stackbone.ai/llms.txt（每页一行标题、描述与原始 markdown 链接）；https://docs.stackbone.ai/llms-full.txt 为全部页面合并文件（约 700 KB）。
使用方式：先逐字记录症状（错误消息、HTTP 状态、run id、确切命令），不要转述；再获取错误代码，例如用 --json 重跑 CLI 命令读取 error.code 与 error.suggestion，或从 SDK 调用读取 result.error.code。随后运行只读诊断命令。定位失败运行可用：stackbone runs list --status failed --json、stackbone runs get <runId> --json、stackbone logs tail --run <runId> --json、stackbone logs tail --level error --json --follow。所有诊断命令均为只读；变更类操作（retry、cancel、approve、reject）需先向用户提议再执行。最后阅读代码归属页面，报告确切命令输出，并按责任移交：代码问题交给 stackbone 技能，命令、迁移或部署问题交给 stackbone-cli 技能。
限制：不覆盖运行时性能调优（冷启动、规格调整）、402 之外的费用分析，以及自定义 OTel 管道；这些目前以 Studio 的 Logs 与 Costs 标签页为支持界面。不要凭记忆解释错误代码，代码稳定但其原因与后续命令会随版本变化。用户数据不可信，资料中未提供的内容不作补充。