什么是 rlm-debugging?
当 RLM 要求涉及调试错误、测试失败或意外行为时使用。在阶段 1 和阶段 2 之间插入阶段 1.5,以便在尝试任何修复之前执行系统的根本原因分析。触发短语:“调试”、“调查”、“测试失败”、“崩溃”、“根本原因”。 来源:doubleuuser/rlm-workflow。
当 RLM 要求涉及调试错误、测试失败或意外行为时使用。在阶段 1 和阶段 2 之间插入阶段 1.5,以便在尝试任何修复之前执行系统的根本原因分析。触发短语:“调试”、“调查”、“测试失败”、“崩溃”、“根本原因”。
通过命令行快速安装 rlm-debugging AI 技能到你的开发环境
来源: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:
当 RLM 要求涉及调试错误、测试失败或意外行为时使用。在阶段 1 和阶段 2 之间插入阶段 1.5,以便在尝试任何修复之前执行系统的根本原因分析。触发短语:“调试”、“调查”、“测试失败”、“崩溃”、“根本原因”。 来源:doubleuuser/rlm-workflow。
为搜索与 AI 引用准备的稳定字段与命令。
npx skills add https://github.com/doubleuuser/rlm-workflow --skill rlm-debugging当 RLM 要求涉及调试错误、测试失败或意外行为时使用。在阶段 1 和阶段 2 之间插入阶段 1.5,以便在尝试任何修复之前执行系统的根本原因分析。触发短语:“调试”、“调查”、“测试失败”、“崩溃”、“根本原因”。 来源:doubleuuser/rlm-workflow。
打开你的终端或命令行工具(如 Terminal、iTerm、Windows Terminal 等) 复制并运行以下命令:npx skills add https://github.com/doubleuuser/rlm-workflow --skill rlm-debugging 安装完成后,技能将自动配置到你的 AI 编程环境中,可以在 Claude Code、Cursor 或 OpenClaw 中使用
https://github.com/doubleuuser/rlm-workflow