用于深度分析已修复Bug的根本原因、失败原因及预防措施，通过系统化复盘将知识沉淀为规范，防止同类问题重复发生。
Autoprompt内部L4诊断探针，用于在缓存未命中时验证运行、读写能力及模型绑定，报告环境状态并恢复能力。
针对难以定位的Bug和性能回归的诊断技能，核心在于构建紧密的反馈循环。通过失败测试、脚本模拟或二分法等手段自动化复现问题，快速定位根因，提升调试效率。
系统化排查技术问题的技能，强调先定位根因再修复。涵盖错误分析、复现、代码对比及假设验证，遵循四阶段流程，并在多次修复失败时触发架构级升级。
针对Seedance 2.0视频生成失败（如模糊、抖动、不同步等）进行根因诊断与修复。通过症状分类和机制分析定位问题，提供针对性修正方案，而非简单重写提示词。
用于问题分析和根本原因调查的技能。通过执行Python脚本直接启动调查流程，专注于识别问题发生的原因而非修复方法，避免先探索再分析。
提供Protocol D系统化调试框架，指导通过阅读错误、隔离故障点、查阅文档、提出假设和验证来排查代码问题，适用于开发者遇到报错或陷入困境时。
指导系统化调试流程，强调先定位根因再修复。适用于测试失败、生产Bug、性能问题等场景，禁止无调查直接修补，要求通过阅读报错、复现、检查变更和追踪数据流来精准定位故障点。
Edmund应用通用Bug排查手册，提供症状到机制的初步分流、日志检查、构建验证及已知缺陷核对流程，旨在快速定位问题并避免重复劳动。
用于诊断顽固 Bug 和性能回归的技能。核心在于构建紧密的反馈循环（如失败测试、脚本复现），通过二分法或模糊测试定位问题根源，适用于用户报告故障、崩溃或系统变慢的场景。
