Úselo cuando el requisito de RLM implique la depuración de un error, una falla de prueba o un comportamiento inesperado. Inserte la Fase 1.5 entre la Fase 1 y la Fase 2 para realizar un análisis sistemático de la causa raíz antes de intentar cualquier solución. Frases de activación: "depurar", "investigar", "pruebas fallidas", "fallar", "causa raíz".
Instala rápidamente el skill de IA rlm-debugging en tu entorno de desarrollo mediante línea de comandos
Fuente: 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:
Úselo cuando el requisito de RLM implique la depuración de un error, una falla de prueba o un comportamiento inesperado. Inserte la Fase 1.5 entre la Fase 1 y la Fase 2 para realizar un análisis sistemático de la causa raíz antes de intentar cualquier solución. Frases de activación: "depurar", "investigar", "pruebas fallidas", "fallar", "causa raíz". Fuente: doubleuuser/rlm-workflow.
Campos y comandos estables para citas de IA/búsqueda.
npx skills add https://github.com/doubleuuser/rlm-workflow --skill rlm-debuggingÚselo cuando el requisito de RLM implique la depuración de un error, una falla de prueba o un comportamiento inesperado. Inserte la Fase 1.5 entre la Fase 1 y la Fase 2 para realizar un análisis sistemático de la causa raíz antes de intentar cualquier solución. Frases de activación: "depurar", "investigar", "pruebas fallidas", "fallar", "causa raíz". Fuente: doubleuuser/rlm-workflow.
Abre tu terminal o herramienta de línea de comandos (Terminal, iTerm, Windows Terminal, etc.) Copia y ejecuta este comando: npx skills add https://github.com/doubleuuser/rlm-workflow --skill rlm-debugging Una vez instalado, el skill se configurará automáticamente en tu entorno de programación con IA y estará listo para usar en Claude Code, Cursor u OpenClaw
https://github.com/doubleuuser/rlm-workflow