ios-memgraph-leaks

par openai

Capturer, inspecter, comparer et analyser les causes racines des fuites de graphe mémoire iOS à l'aide des outils leaks et memgraph d'Apple. Utiliser lors du débogage d'objets iOS qui fuient, simulateur…

npx skills add https://github.com/openai/plugins --skill ios-memgraph-leaks

iOS Memgraph Leaks

Use this skill to prove iOS leaks from a live simulator process or an existing .memgraph. Pair it with ../ios-debugger-agent/SKILL.md when the task also needs simulator build, install, launch, UI driving, logs, or screenshots.

Core Workflow

  1. Build, launch, and drive the exact flow that should release objects.
  2. Capture a memgraph from the running simulator process with scripts/capture_sim_memgraph.sh.
  3. Summarize leaks with scripts/summarize_memgraph_leaks.py.
  4. For each app-owned leaked type, inspect ownership with leaks --traceTree=<address> <file.memgraph> and grouped leak evidence.
  5. Make the smallest root-cause patch, then recapture the same flow on the same simulator when possible.
  6. Report proof: before/after leak counts, disappeared root types, remaining leaks, memgraph paths, and test/build results.

Do not claim a leak fix from a smaller memgraph alone. A credible fix explains the ownership path that kept the object alive and shows that the same path or type disappears after the patch.

Capture

Prefer capturing from the simulator already used for the reproduction. Resolve the simulator UDID and app bundle identifier, then capture the running app:

SKILL_DIR="<absolute path to this loaded skill folder>"
SIM="<simulator-udid>"
BUNDLE_ID="<app.bundle.identifier>"
MEMGRAPH_DIR="$(mktemp -d "${TMPDIR:-/tmp}/codex-ios-memgraph.XXXXXX")"

"$SKILL_DIR/scripts/capture_sim_memgraph.sh" \
  --udid "$SIM" \
  --bundle-id "$BUNDLE_ID" \
  --out-dir "$MEMGRAPH_DIR"

Do not derive SKILL_DIR from the target app repo's pwd; installed plugins usually live outside the app being debugged. Store captures in a run-specific temp or user-chosen folder, not under SKILL_DIR.

If the process cannot be found, confirm the bundle identifier and use xcrun simctl spawn "$SIM" launchctl list to inspect running labels.

Summarize

Summarize an existing memgraph:

"$SKILL_DIR/scripts/summarize_memgraph_leaks.py" \
  /path/to/app.memgraph \
  --trace-limit 5 \
  --out /path/to/leak-summary.md

Use --trace-limit sparingly. Trace trees are useful root-cause evidence, but large memgraphs can produce noisy output. If a trace tree says Found 0 roots referencing, treat it as an unreachable/self-retained leak candidate and use the summary's grouped leak tree or leaks --groupByType <file.memgraph> to identify the retained fields and payload chain.

Root Cause Rules

  • Identify the first app-owned leaked type in the leak output or trace.
  • Determine the intended lifetime: process, session, account, view, request, or task.
  • Treat lazy or deferred allocation as a scope reduction, not a leak fix, unless the original eager allocation itself violated the intended lifetime.
  • Prove retain-cycle claims with either a traceTree ownership path or an isolated reproduction.
  • For unreachable/self-cycle leaks, traceTree may have no root path; use leaks --groupByType plus source verification to find the self-retaining edge.
  • Do not claim success just because total leak count went down; prove the specific type or path disappeared.
  • Separate real root-cause branches from candidate/noise branches.
  • Prefer deleting the retaining edge over adding broad cleanup code.

Report

A useful leak report includes:

  • the exact flow and simulator/app build
  • the memgraph and summary paths
  • app-owned leaked types and counts
  • at least one ownership path, or grouped leak tree evidence when the object is unreachable from roots
  • the smallest proposed or applied retaining-edge fix
  • before/after evidence when a fix was made

If the memgraph shows only framework/runtime noise, say that and recommend the next narrower capture rather than inventing an app leak.

Plus de skills de openai

user-context
openai
Charger ou gérer les préférences de routage source durables du plugin Data Analytics, la logique d’intégration, la progression de la configuration et le registre de la couche sémantique.
official
notion-research-documentation
openai
Rechercher du contenu Notion et le synthétiser en notes structurées, rapports ou comparaisons avec citations. Interroger et récupérer des pages Notion à l'aide de requêtes ciblées, puis organiser les résultats par thème avec des citations de sources en ligne et une section de références. Choisir parmi quatre formats de sortie (note rapide, résumé de recherche, comparaison, rapport complet) en fonction de la portée et de l'objectif de l'utilisateur. Créer et mettre à jour des pages Notion à l'aide de modèles intégrés ; lier les sources directement et suivre les modifications à mesure que de nouvelles informations arrivent...
official
rcsb-pdb-skill
openai
Soumettre des requêtes RCSB PDB compactes pour les métadonnées principales, les requêtes Search API et les téléchargements FASTA. Utiliser lorsque l'utilisateur souhaite des résumés RCSB concis ; enregistrer le JSON brut ou…
official
pdf
openai
Lecture, création et validation de PDF avec rendu visuel et génération programmatique. Rendu des pages PDF en PNG pour inspection visuelle de la mise en page, de l'espacement et de la typographie avant livraison à l'aide de Poppler (pdftoppm). Génération programmatique de PDF avec reportlab pour un formatage fiable ; extraction de texte et de métadonnées avec pdfplumber ou pypdf. Application de normes de qualité : pas de texte rogné, d'éléments superposés, de tableaux cassés ou d'artefacts de rendu ; traits d'union ASCII uniquement, citations lisibles par l'humain. Utilisation...
official
test-coverage-improver
openai
Improve test coverage in the OpenAI Agents JS monorepo: run `pnpm test:coverage`, inspect coverage artifacts, identify low-coverage files and branches, propose…
official
playwright
openai
Automatisation de navigateur pilotée par terminal avec captures d'éléments et workflows d'interface utilisateur interactifs. Fonctionne via un script wrapper playwright-cli (nécessite npx) ; prend en charge les modes headless et headed pour le débogage visuel. Workflow principal : ouvrir une page, capturer pour des références d'éléments stables, interagir à l'aide des références, recapturer après navigation ou modifications du DOM. Inclut le remplissage de formulaires, le clic, la saisie, la gestion multi-onglets, la capture d'écran/PDF et l'enregistrement de traces pour le débogage de flux. Références d'éléments (par exemple, e3, e15)...
official
ukb-topmed-phewas-skill
openai
Récupérez des résumés compacts UKB-TOPMed PheWAS pour des variants uniques en acceptant une entrée rsID, GRCh37 ou GRCh38 et en résolvant la requête GRCh38 nécessaire. Utilisez lorsque…
official
code-review-context
openai
Contexte visible du modèle
official