systematic-debug

A structured debugging workflow that moves from observing an error to reproducing it, testing possible causes, fixing it, and preventing regression.

In plain words
What is it for?
Use it for unclear bugs, failures, and unexpected behavior when the root cause is not obvious.
Why use it?
It reduces guesswork and helps avoid fixes that only hide the symptom or let the same bug return.

Skill for Claude CodeCodex

Install

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.

agentmods
npx agentmods add skills/jeonje/claude-plugins/systematic-debug
Any agent
npx skills add JeonJe/claude-plugins --skill systematic-debug
Clone the repo
git clone --depth 1 https://github.com/JeonJe/claude-plugins

Made for: Claude Code, Codex.

Per session 177 Skills are progressive disclosure: only the name and description are preloaded; the body loads when the skill is used.
When invoked 3,230 The whole file, excluding the scripts and references it only reads on demand.
Security scan A 0 findings. Scan, not verified.
Origin original No closer match found in the catalogue.
Token cost

What 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.

ModelPer sessionOnce invoked
Fable 5 $0.00177 $0.03230
Opus 5 $0.00088 $0.01615
Sonnet 5 $0.00035 $0.00646
Haiku 4.5 $0.00018 $0.00323

Measured 2d ago against content hash ab668efc6ecd, method: parsed. Prices are Anthropic first-party input rates as of 2026-08-30, from the pricing page.

Security

Grade A, and why

systematic-debug 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 2d ago.

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.

plugins/dev-kit/skills/systematic-debug/SKILL.md · 213 lines

How it starts

The opening of the file, as written. The whole thing — 213 lines — stays where its author put it; the contents beside it link to each section on GitHub.

Systematic Debug

증상만 보고 바로 고치는 안티패턴을 막는 디버깅 워크플로우. 이전 단계 산출물 없이 다음 단계로 진행 금지 — 재현 없는 가설, 가설 없는 수정은 동일 증상 재발 1순위 원인.

속도 원칙: 전체 레포/전체 로그를 먼저 훑지 않는다. Phase 1~2에서 증상·스택·재현 명령으로 범위를 좁히고, 긴 명령은 full log를 파일로 저장하고 실패 중심 요약만 대화에 남긴다.

쓰는 경우

  • 버그/장애/예상치 못한 동작 + 근본 원인 불투명
  • 같은 버그를 추측 수정했는데 재발

쓰지 않는 경우

  • 빌드·타입 에러 → build-fix
  • 한 줄 수정으로 명확한 경우 → 직접

Phase 0 — 입력 게이트

부실 입력(에러 정보 없음, "그냥 고쳐줘", 한 줄 증상)에서 바로 수정하지 않는다. 정보 없는 상태의 수정은 실제 원인과 무관한 코드를 건드릴 확률이 높고, 사용자에게 "고친 척"만 남긴다. 조사를 선행한다.

행동 순서:

  1. 레포에서 확보 가능한 증거부터 수집 (git log, 로그, 관련 코드)
  2. 부족하면 사용자에게 최소 정보 요청 (화면/엔드포인트, 에러 메시지, 발생 조건)
  3. 사용자가 "그냥 고쳐달라" 고집 → "원인 불명 상태에서 수정은 재발 확률 높음, 먼저 5분만 조사" 제안
  4. 그래도 덮개 수정 요청 → 승인 확인 + TODO 기록 + 후속 티켓 제안 필수
  5. noisy log/build/test 명령은 출력을 파일로 저장하고, full log path를 Phase 1 증거로 기록한다.

게이트 통과 = Phase 1 작성 가능한 재료 확보됨.


Phase 1 — 에러 분석 (Observation)

관찰된 사실만 기록한다. 이 단계에서 원인을 추정하면 이후 단계가 그 가설을 정당화하는 방향으로 편향된다.

  • 증상 / 에러 메시지·스택 / 환경·입력 / 빈도 / 최근 변경 / 모르는 것

원인 추정은 Phase 4에서.


Phase 2 — 재현 확립 (Reproduction)

최소 재현 케이스(MRE) 확보. 재현 없이 수정하면 "고쳤다고 믿는" 상태가 된다 — 사용자 환경에서 재발했을 때 같은 추측을 반복하게 된다.

  • 재현 불가 시: 환경 차이 조사 (버전, 데이터, 플래그, 캐시, 타이밍)
  • 간헐적 버그: 재현 조건 좁히기
  • 그래도 재현 불가: 로깅 추가 → Phase 1 복귀

중단 조건: 재현 수단이 없으면 Phase 3 이후는 의미가 없다 (수정 검증 수단이 없으므로). 재현 명령 출력이 길면 저장한 로그 파일 경로를 재현 증거로 삼고, 대화에는 실패 핵심 라인과 tail만 남긴다.


Phase 3 — 실패 테스트 박제 (Failing Test) · 옵셔널

자동화 테스트를 작성할 수 있는 환경이면, Phase 2 재현 케이스를 지금 실패하는 테스트로 먼저 박제한다 (red 확인). 이 실패 테스트가 Phase 4~6의 종료 조건이 된다 — "통과할 때까지 원인 조사·수정"을 혼자 루프 돌 수 있게 하는 강한 성공 기준.

  • 재현 입력 → 기대 결과를 테스트로 고정하고, 실행해서 실패(red)를 눈으로 확인한다. red가 안 뜨면 재현 또는 기대가 틀린 것 → Phase 1~2 복귀.
  • 수정 전에 만든다. 수정 후 작성한 테스트는 내 수정에 맞춰져 정작 버그를 못 잡는다.

테스트 작성은 서브에이전트에 위임 (권장)

디버깅 본문 맥락(가설·의심·수정안)을 공유한 채 테스트를 쓰면, 버그를 재현하는 테스트가 아니라 수정안을 정당화하는 테스트로 기운다. 맥락을 격리한 서브에이전트에 위임해 이 편향을 끊는다. 단, 격리만으로 환각이 없어지지는 않는다 — 편향은 격리가 막고, 환각은 grounding이 막는다. 둘을 나눠 다룬다.

  • 주입 (grounding): Phase 2 재현 명세(입력 → 기대), 대상 테스트 파일·기존 컨벤션·픽스처, 실제 API 시그니처, 실행 커맨드. 이걸 안 주면 프레임워크·심볼을 환각한다.
  • 차단 (편향 방화벽): 리딩 가설·추정 근본 원인·수정안. 임무는 "증상을 재현하는, 지금 실패하는 테스트"이지 "수정이 동작함 증명"이 아니다.
  • 증거 반환: 테스트 코드 + 실제 red 실행 출력. red가 옳은 이유로(증상과 일치하는 assertion 실패) 떴는지 확인 — import/픽스처 누락 같은 거짓 red는 반려.

Read the full file on GitHub · 213 lines

Changes

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.

  1. 2d ago First seen · 213 lines · 177 tokens per session scan A ab668efc6ecd

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systematic-debug is a skill published in the GitHub repository JeonJe/claude-plugins (3 stars, last pushed 28d ago), licensed MIT. It adds 177 tokens to every session and 3,230 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.

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