debug-crash-dump

द्वारा microsoft

CI विफलताओं से CDB/WinDbg का उपयोग करके क्रैश डंप डाउनलोड और विश्लेषण करें। इस कौशल का उपयोग तब करें जब क्रैश को डीबग करने, डंप फ़ाइलों का विश्लेषण करने, WinDbg/CDB सेट अप करने के लिए कहा जाए,…

npx skills add https://github.com/microsoft/ebpf-for-windows --skill debug-crash-dump

Crash Dump Debugging

Download and analyze crash dumps from CI workflow failures (especially fault_injection_full).

See docs/CrashDumpDebugging.md for the full human-readable guide.

When to Use

  • User asks to debug a CI crash or test failure with a crash dump
  • User asks to download crash dump artifacts from a workflow run
  • User asks to set up CDB, WinDbg, or mcp-windbg
  • User asks to analyze a .dmp file
  • User asks about fault injection leak detection failures

Agent Prerequisites

  1. Windows Debugging Tools (CDB/WinDbg) — Install the Debugging Tools feature from the Windows SDK:

    # Download the SDK online installer
    Invoke-WebRequest -Uri "https://go.microsoft.com/fwlink/?linkid=2272610" -OutFile winsdksetup.exe
    # Install only the debugging tools (elevated)
    Start-Process -FilePath .\winsdksetup.exe -ArgumentList "/features","OptionId.WindowsDesktopDebuggers","/quiet","/norestart" -Verb RunAs -Wait
    

    CDB installs to: C:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\Debuggers\x64\cdb.exe

  2. mcp-windbg (MCP server for AI-assisted dump analysis):

    # Install Python 3.12 via NuGet (if not already available)
    nuget install python -Version 3.12.8 -OutputDirectory C:\Users\$env:USERNAME\tools
    $pyExe = (Get-ChildItem "C:\Users\$env:USERNAME\tools\python.3.12.8" -Recurse -Filter "python.exe" | Select-Object -First 1).FullName
    & $pyExe -m ensurepip --upgrade
    & $pyExe -m pip install mcp-windbg
    

Downloading Artifacts

# Download crash dumps and build artifacts (PDBs) from a CI run
gh run download <run_id> -R <owner>/ebpf-for-windows -n "Crash-Dumps-<test>-x64-<config>" -D crash-dumps
gh run download <run_id> -R <owner>/ebpf-for-windows -n "Build-x64-<config>" -D build
# Extract inner build zip for PDBs (produces build\<config>\<config>\ with PDBs)
Expand-Archive build\build-<config>.zip -DestinationPath build\<config>

Analyzing Dumps with CDB

$cdbPath = "C:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\Debuggers\x64\cdb.exe"
$symPath = "build\<config>\<config>;SRV*C:\Symbols*https://msdl.microsoft.com/download/symbols"

# Quick triage: exception record + stack trace
& $cdbPath -z crash-dumps\unit_tests.exe.XXXX.dmp -y $symPath -lines -c ".ecxr;kP;q"

# Full automated analysis
& $cdbPath -z crash-dumps\unit_tests.exe.XXXX.dmp -y $symPath -c "!analyze -v;q"

Running mcp-windbg Server

$pyExe = (Get-ChildItem "C:\Users\$env:USERNAME\tools\python.3.12.8" -Recurse -Filter "python.exe" | Select-Object -First 1).FullName
$cdbPath = "C:\Program Files (x86)\Windows Kits\10\Debuggers\x64\cdb.exe"
$symPath = "build\<config>\<config>;SRV*C:\Symbols*https://msdl.microsoft.com/download/symbols"

& $pyExe -m mcp_windbg --cdb-path $cdbPath --symbols-path $symPath --transport streamable-http --port 8765
# MCP endpoint: http://127.0.0.1:8765/mcp

Common Patterns

  • Fault injection crashes: Usually assert _allocations.empty() in leak_detector.cpp — a memory leak detected during teardown. Check the leak detector's _in_memory_log for the allocation call stack:
    $$ Get exception context and inspect the stack to find the leak_detector frame:
    .ecxr
    kP
    $$ Identify the frame index where 'this' is the leak_detector instance
    .frame <N>
    dx this->_in_memory_log
    
  • Crash dump artifacts: Named Crash-Dumps-<test_name>-<platform>-<config> (e.g., Crash-Dumps-fault_injection_full-x64-Debug)
  • Build artifacts with PDBs: Named <build_artifact>-<config> (for the default build_artifact=Build-x64, this is Build-x64-Debug), and contain an inner zip build-<config>.zip

microsoft की और Skills

oss-growth
microsoft
OSS ग्रोथ हैकर व्यक्तित्व
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
Microsoft Agent Framework Python SDK (agent-framework-azure-ai) का उपयोग करके Azure AI Foundry एजेंट बनाएं। AzureAIAgentsProvider के साथ स्थायी एजेंट बनाते समय, होस्टेड टूल्स (कोड इंटरप्रेटर, फ़ाइल खोज, वेब खोज) का उपयोग करते समय, MCP सर्वर एकीकृत करते समय, वार्तालाप थ्रेड प्रबंधित करते समय, या स्ट्रीमिंग प्रतिक्रियाएँ लागू करते समय उपयोग करें। फ़ंक्शन टूल्स, संरचित आउटपुट और मल्टी-टूल एजेंट शामिल हैं।
development
airunway-aks-setup
microsoft
AI Runway को AKS पर सेट करें — बेयर क्लस्टर से चल रहे मॉडल तक। इसमें क्लस्टर सत्यापन, कंट्रोलर इंस्टॉल, GPU मूल्यांकन, प्रोवाइडर सेटअप, और पहली डिप्लॉयमेंट शामिल है। कब: "setup AI Runway", "onboard AKS cluster", "install AI Runway", "airunway setup", "deploy model to AKS", "GPU inference on AKS", "KAITO setup on AKS", "run LLM on AKS", "vLLM on AKS", "set up model serving on AKS", "AI Runway controller"।
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
Azure Application Insights के साथ वेबऐप्स को इंस्ट्रूमेंट करने के लिए मार्गदर्शन। टेलीमेट्री पैटर्न, SDK सेटअप, और कॉन्फ़िगरेशन संदर्भ प्रदान करता है। WHEN: ऐप को कैसे इंस्ट्रूमेंट करें, App Insights SDK, टेलीमेट्री पैटर्न, App Insights क्या है, Application Insights मार्गदर्शन, इंस्ट्रूमेंटेशन उदाहरण, APM सर्वोत्तम अभ्यास।
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
ब्राउज़र/वेब ऐप्स को Application Insights JavaScript SDK (@microsoft/applicationinsights-web) से इंस्ट्रूमेंट करें। Real User Monitoring (RUM) के लिए उपयोग करें — पेज व्यू, क्लिक, AJAX/fetch निर्भरताएँ, अपवाद, कस्टम इवेंट, और बैकएंड OpenTelemetry ट्रेस से सहसंबंधित ब्राउज़र-साइड GenAI एजेंट ट्रेस। SDK Loader Script और npm सेटअप, फ्रेमवर्क एक्सटेंशन (React, React Native, Angular), Click Analytics, टेलीमेट्री इनिशियलाइज़र, और ब्राउज़र से उत्सर्जित एजेंट/टूल/मॉडल स्पैन के लिए OTel GenAI सिमेंटिक कन्वेंशन शामिल हैं।
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
Azure AI Anomaly Detector SDK for Java के साथ एनोमली डिटेक्शन एप्लिकेशन बनाएं। यूनीवेरिएट/मल्टीवेरिएट एनोमली डिटेक्शन, टाइम-सीरीज़ विश्लेषण, या AI-संचालित मॉनिटरिंग लागू करते समय उपयोग करें।
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
<text> azure-ai-language-conversations Python SDK का उपयोग करके संवादात्मक भाषा समझ (CLU) लागू करें। ConversationAnalysisClient के साथ काम करते समय उपयोग करें ताकि वार्तालाप के इरादे और संस्थाओं का विश्लेषण किया जा सके, NLP सुविधाएँ बनाई जा सकें, या अनुप्रयोगों में भाषा समझ को एकीकृत किया जा सके। </text>
development
azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 for Python। ML वर्कस्पेस, जॉब्स, मॉडल, डेटासेट, कंप्यूट और पाइपलाइन के लिए उपयोग करें। ट्रिगर्स: "azure-ai-ml", "MLClient", "workspace", "model registry", "training jobs", "datasets"।
development