Getting it into your agent
One page per mod, every tool's command on it. A separate URL per tool would split the same page into five that compete with each other.
npx agentmods add skills/cubha/claude-workflow-plugins/debuggernpx skills add cubha/claude-workflow-plugins --skill debuggergit clone --depth 1 https://github.com/cubha/claude-workflow-pluginsWhat it costs to keep this loaded
Counted locally with the o200k_base tokenizer, which is exact for GPT models; Claude uses its own tokenizer and its counts differ. Treat this as one consistent yardstick across the catalogue rather than a bill. Prices are per million input tokens.
| Model | Per session | Once invoked |
|---|---|---|
| Fable 5 | $0.00171 | $0.03101 |
| Opus 5 | $0.00086 | $0.01550 |
| Sonnet 5 | $0.00034 | $0.00620 |
| Haiku 4.5 | $0.00017 | $0.00310 |
Grade A, and why
debugger scanned grade A with 0 findings against 26 rules in 11 categories — prompt injection, anti-refusal, data exfiltration, privilege escalation, supply chain, agent snooping, system-prompt leakage, SSRF and excessive agency — measured yesterday.
A static scan of the body, not an audit. Every finding is printed with the line that produced it so you can judge whether it matters here. A mod is markdown that instructs an agent; that is exactly why what it instructs is worth reading.
Nothing flagged
None of the 26 patterns this scan looks for appear in this file: no shell pipes, no recursive deletes, no credential paths, no hidden text, no instruction-override or anti-refusal phrasing, no agent-config snooping. That is not a guarantee, it is the absence of the things that are checkable.
How it starts
The opening of the file, as written. The whole thing — 225 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.
DEBUGGER 워크플로우
$ARGUMENTS 를 파싱하여 모드와 플래그를 결정한다.
플래그 파싱
| 플래그 | 모드 |
|---|---|
| (없음) | 기본 모드 — 4단계 |
--pw |
Playwright MCP 모드 — 5단계 |
--pw --headless |
Playwright MCP headless 선호 |
--pw --record |
Playwright MCP trace/video 기록 선호 |
--pw 모드는 이 플러그인에 동봉된 Playwright MCP 서버(.mcp.json)를 사용한다.
안티-트리거 확인
아래 조건에 해당하면 스킬을 실행하지 않고 즉시 중단한다:
- 단순 코드 리뷰 요청 ("이 코드 어때?")
- 신규 기능 구현 요청 (버그가 아닌 경우)
- 원인이 이미 특정된 상태에서 수정만 요청 → 수정만 진행, 로그 삽입 스킵
- 성능 최적화 요청
기본 모드 (4단계)
[1/4] 분석
- 관련 코드 파일 읽기 — 버그 현상·에러 메시지·재현 조건 파악
sequential_thinking툴로 가설 도출 (필수)- 각 Thought에서 하나의 가설을 검토하고 근거/반례를 기술
- 가설이 기각되면
isRevision: true로 수정하거나 다음 가설로 이동 nextThoughtNeeded: false가 되면 상위 가설 최대 5개 확정
- 의심 지점을 최대 5개까지 목록화 (우선순위 상위 5개만)
- 출력 형식:
[1/4] 분석
의심 지점:
1. 파일:라인 — 근거
2. 파일:라인 — 근거
...
[2/4] 로그 삽입
의심 지점 각각에 디버그 로그를 파일에 직접 삽입한다.
**로그 삽입 규칙 (§로그 규칙 참조)**를 엄격히 준수.
삽입 완료 후:
- 사용자에게 실행 명령과 결과 붙여넣기 요청을 명시
- 대기 — 사용자가 로그를 붙여넣기 전까지 [3/4]로 절대 진행하지 않음
- 도중에 사용자가 다른 질문을 하면 → 해당 질문에 답한 뒤 로그 결과 대기 상태임을 재고지
[3/4] 원인 특정
사용자가 붙여넣은 로그를 읽고 의심 지점 중 실제 원인을 특정한다.
출력 형식:
원인: 파일:라인 — 설명
로그로 특정 불가 시:
- 추가 로그를 삽입하고 [2/4]로 복귀 (최대 2회)
- 2회 초과 시 → 사용자에게 추가 정보(재현 조건·환경 등) 요청 후 중단
[4/4] 수정 + 정리
- 범위 판정 게이트 (§범위 판정 게이트) → 수정 범위 확정
- 확정 범위에 버그 수정 적용 — 기본은 원인 파일. 범위 판정에서 ⚠️ 변경필요로 나온 인접 경계는 같은 원인의 다른 발현이므로 함께 수정. stub→제대로 권고가 있으면 반영
- 사용자에게 재실행 요청 → 결과 확인
- 회귀 게이트 → 프로젝트 검증 스크립트(
verify.sh,npm test,npm run build,pytest등)가 있으면 실행. 재현 증상은 사라졌어도 수정이 다른 곳(tsc/lint/단위테스트)을 깨뜨리지 않았는지 확인. FAIL → 회귀 수정 후 재검증 - 해결됨(증상 해소 + 검증 스크립트 PASS) → §정리 단계 실행 후 수정 요약 출력 + 종료
- 미해결 → [3/4]로 복귀 (최대 2회 반복). 2회 초과 시 상황 보고 후 중단
--pw 모드 (5단계)
사전 조건 체크 (필수)
- Playwright MCP 서버 연결 여부 확인 (이 플러그인에 동봉됨)
- 미연결 → 연결 안내 제안. 사용자 거부 시 기본 모드(4단계) 폴백 여부 질문
- 대상 프로젝트가 웹 UI 프로젝트인지 확인 (package.json, index.html, 사용자 명시)
- 재현 URL과 재현 시나리오 확인 — 없으면 사용자에게 1회 질문
- 백엔드 의존성이 있는 프로젝트라면, 재현/수정 사이클이 운영 데이터에 영향을 주지 않도록 로컬·테스트 환경(테스트 DB·개발 서버)을 사용하도록 사용자에게 안내한다
What this file has done since we first saw it
Hashed on every crawl. A supply-chain change to an agent config is a question of when, not whether, so the history is kept rather than the latest state alone.
- yesterday First seen · 225 lines · 171 tokens per session scan A 29b41b7154a6
debugger is a skill published in the GitHub repository cubha/claude-workflow-plugins (2 stars, last pushed 1mo ago), licensed MIT. It adds 171 tokens to every session and 3,101 once invoked, about $0.0009 per session on Opus 5. A static security scan graded it A with 0 findings. No closer match exists in the catalogue, so it is treated as the original; first seen 2026-08-31.
Other skills, from other repositories
repomix
Pack and analyze codebases into AI-friendly single files using Repomix. Use when the user wants to explore repositories, analyze code structure, find patterns, check token counts, or prepare codebase context for AI analysis. Supports both local directories and remote GitHub repositories.
amazon-reviews-api-skill
This skill helps users automatically extract Amazon product reviews via the Amazon Reviews API. Agent should proactively apply this skill when users express needs like getting reviews for Amazon product with ASIN B07TS6R1SF, analyzing customer feedback for a specific Amazon item, getting ratings and comments for a…
agent-memory
../../../engineering/agent-memory/skills/agent-memory/SKILL.md.
ai-security
../../../engineering-team/skills/ai-security/SKILL.md.
amazon-competitor-analyzer
Scrapes Amazon product data from ASINs using browseract.com automation API and performs surgical competitive analysis. Compares specifications, pricing, review quality, and visual strategies to identify competitor moats and vulnerabilities.
ctf-malware
Provides malware analysis and network traffic techniques for CTF challenges. Use when analyzing obfuscated scripts, malicious packages, custom crypto protocols, C2 traffic, PE/.NET binaries, RC4/AES encrypted communications, YARA rules, shellcode analysis, memory forensics for malware (Volatility malfind, process…