debug-crash-dump

Загружать и анализировать дампы сбоев из ошибок CI с помощью CDB/WinDbg. Используйте этот навык, когда требуется отладить сбои, проанализировать файлы дампов, настроить WinDbg/CDB,…

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

Больше skills от microsoft

oss-growth
microsoft
Персона OSS-хакера роста
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
Создание агентов Azure AI Foundry с использованием Microsoft Agent Framework Python SDK (agent-framework-azure-ai). Используйте при создании постоянных агентов с AzureAIAgentsProvider, применении размещенных инструментов (интерпретатор кода, поиск файлов, веб-поиск), интеграции MCP-серверов, управлении потоками бесед или реализации потоковых ответов. Охватывает функциональные инструменты, структурированные выходные данные и агентов с несколькими инструментами.
development
airunway-aks-setup
microsoft
Настройка AI Runway на AKS — от пустого кластера до работающей модели. Охватывает проверку кластера, установку контроллера, оценку GPU, настройку провайдера и первое развертывание. КОГДА: «настроить AI Runway», «подключить кластер AKS», «установить AI Runway», «airunway setup», «развернуть модель на AKS», «GPU-инференс на AKS», «настройка KAITO на AKS», «запуск LLM на AKS», «vLLM на AKS», «настройка обслуживания моделей на AKS», «контроллер AI Runway».
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
Руководство по инструментированию веб-приложений с помощью Azure Application Insights. Содержит шаблоны телеметрии, настройку SDK и справочники по конфигурации. КОГДА: как инструментировать приложение, SDK App Insights, шаблоны телеметрии, что такое App Insights, руководство по Application Insights, примеры инструментирования, лучшие практики APM.
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
Инструментируйте браузерные/веб-приложения с помощью JavaScript SDK Application Insights (@microsoft/applicationinsights-web). Используйте для мониторинга реальных пользователей (RUM) — просмотры страниц, клики, зависимости AJAX/fetch, исключения, пользовательские события и трассировки агентов GenAI на стороне браузера, коррелируемые с бэкенд-трассировками OpenTelemetry. Охватывает скрипт загрузчика SDK и настройку npm, расширения фреймворков (React, React Native, Angular), Click Analytics, инициализаторы телеметрии и семантические конвенции OTel GenAI для спанов агента/инструмента/модели, генерируемых из браузера.
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
Создавайте приложения для обнаружения аномалий с помощью Azure AI Anomaly Detector SDK для Java. Используйте при реализации одномерного/многомерного обнаружения аномалий, анализа временных рядов или мониторинга на основе ИИ.
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
Реализация понимания разговорного языка (CLU) с использованием Python SDK azure-ai-language-conversations. Используйте при работе с ConversationAnalysisClient для анализа намерений и сущностей в разговоре, создании NLP-функций или интеграции языкового понимания в приложения.
development
azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 для Python. Используется для рабочих областей ML, заданий, моделей, наборов данных, вычислений и конвейеров. Триггеры: "azure-ai-ml", "MLClient", "workspace", "model registry", "training jobs", "datasets".
development