يُستخدم عندما تتضمن متطلبات RLM تصحيح الأخطاء أو فشل الاختبار أو السلوك غير المتوقع. أدخل المرحلة 1.5 بين المرحلة 1 والمرحلة 2 لإجراء تحليل منهجي للسبب الجذري قبل محاولة أي إصلاحات. عبارات التشغيل: "تصحيح الأخطاء"، "التحقيق"، "الاختبارات الفاشلة"، "التعطل"، "السبب الجذري".
ثبّت مهارة الذكاء الاصطناعي rlm-debugging بسرعة في بيئة التطوير لديك عبر سطر الأوامر
المصدر: doubleuuser/rlm-workflow.
When a requirement involves fixing a bug or investigating unexpected behavior, ad-hoc fixes waste time and create new bugs. Systematic debugging finds the root cause before any fix is attempted.
Core Principle: ALWAYS find root cause before attempting fixes. Symptom fixes are failure.
Phase 1.5 is inserted between Phase 1 (AS-IS) and Phase 2 (TO-BE Plan) when debugging is required:
يُستخدم عندما تتضمن متطلبات RLM تصحيح الأخطاء أو فشل الاختبار أو السلوك غير المتوقع. أدخل المرحلة 1.5 بين المرحلة 1 والمرحلة 2 لإجراء تحليل منهجي للسبب الجذري قبل محاولة أي إصلاحات. عبارات التشغيل: "تصحيح الأخطاء"، "التحقيق"، "الاختبارات الفاشلة"، "التعطل"، "السبب الجذري". المصدر: doubleuuser/rlm-workflow.
حقول وأوامر مستقرة للاقتباس في أنظمة الذكاء الاصطناعي والبحث.
npx skills add https://github.com/doubleuuser/rlm-workflow --skill rlm-debuggingيُستخدم عندما تتضمن متطلبات RLM تصحيح الأخطاء أو فشل الاختبار أو السلوك غير المتوقع. أدخل المرحلة 1.5 بين المرحلة 1 والمرحلة 2 لإجراء تحليل منهجي للسبب الجذري قبل محاولة أي إصلاحات. عبارات التشغيل: "تصحيح الأخطاء"، "التحقيق"، "الاختبارات الفاشلة"، "التعطل"، "السبب الجذري". المصدر: doubleuuser/rlm-workflow.
افتح الطرفية أو أداة سطر الأوامر لديك مثل Terminal أو iTerm أو Windows Terminal انسخ ونفّذ هذا الأمر: npx skills add https://github.com/doubleuuser/rlm-workflow --skill rlm-debugging بعد التثبيت، سيتم إعداد المهارة تلقائيا في بيئة البرمجة بالذكاء الاصطناعي لديك وتصبح جاهزة للاستخدام في Claude Code أو Cursor أو OpenClaw
https://github.com/doubleuuser/rlm-workflow