debug-crash-dump

tarafından microsoft

CI başarısızlıklarından crash dump'ları indirip CDB/WinDbg kullanarak analiz edin. Bu beceriyi, çökmeleri hata ayıklamak, dump dosyalarını analiz etmek, WinDbg/CDB kurulumu yapmak istendiğinde kullanın.

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 tarafından daha fazla skill

oss-growth
microsoft
OSS büyüme korsanı kişiliği
agent-framework-azure-ai-py
microsoft
Microsoft Agent Framework Python SDK'sini (agent-framework-azure-ai) kullanarak Azure AI Foundry aracıları oluşturun. AzureAIAgentsProvider ile kalıcı aracılar oluştururken, barındırılan araçları (kod yorumlayıcı, dosya arama, web araması) kullanırken, MCP sunucularını entegre ederken, konuşma iş parçacıklarını yönetirken veya akış yanıtları uygularken kullanın. Fonksiyon araçlarını, yapılandırılmış çıktıları ve çok araçlı aracıları kapsar.
development
airunway-aks-setup
microsoft
AI Runway'ı AKS üzerinde kurun — çıplak kümeden çalışan modele kadar. Küme doğrulama, denetleyici kurulumu, GPU değerlendirmesi, sağlayıcı yapılandırması ve ilk dağıtımı kapsar. NE ZAMAN: "AI Runway kur", "AKS kümesini onboard et", "AI Runway yükle", "airunway kurulumu", "AKS'e model dağıt", "AKS üzerinde GPU çıkarımı", "AKS üzerinde KAITO kurulumu", "AKS üzerinde LLM çalıştır", "AKS üzerinde vLLM", "AKS üzerinde model sunumu ayarla", "AI Runway denetleyicisi".
devops
appinsights-instrumentation
microsoft
Azure Application Insights ile web uygulamalarını enstrümante etme rehberi. Telemetri desenleri, SDK kurulumu ve yapılandırma referansları sağlar. NE ZAMAN: uygulama nasıl enstrümante edilir, App Insights SDK, telemetri desenleri, App Insights nedir, Application Insights rehberliği, enstrümantasyon örnekleri, APM en iyi uygulamaları.
devops
applicationinsights-web-ts
microsoft
Tarayıcı/web uygulamalarını Application Insights JavaScript SDK'sı (@microsoft/applicationinsights-web) ile izleyin. Gerçek Kullanıcı İzleme (RUM) için kullanın — sayfa görünümleri, tıklamalar, AJAX/fetch bağımlılıkları, özel durumlar, özel olaylar ve arka uç OpenTelemetry izleriyle ilişkilendirilen tarayıcı tarafı GenAI aracı izleri. SDK Loader Script ve npm kurulumunu, çerçeve uzantılarını (React, React Native, Angular), Tıklama Analitiğini, telemetri başlatıcılarını ve tarayıcıdan yayılan aracı/araç/model yayılımları için OTel GenAI anlamsal kurallarını kapsar.
devops
azure-ai-anomalydetector-java
microsoft
Azure AI Anomaly Detector SDK for Java ile anomali tespiti uygulamaları oluşturun. Tek değişkenli/çok değişkenli anomali tespiti, zaman serisi analizi veya yapay zeka destekli izleme uygularken kullanın.
development
azure-ai-language-conversations-py
microsoft
azure-ai-language-conversations Python SDK'sini kullanarak Konuşma Dili Anlama (CLU) uygulayın. ConversationAnalysisClient ile konuşma niyetini ve varlıklarını analiz etmek, NLP özellikleri oluşturmak veya dil anlamayı uygulamalara entegre etmek için kullanın.
development
azure-ai-ml-py
microsoft
Azure Machine Learning SDK v2 for Python. Makine öğrenimi çalışma alanları, işler, modeller, veri kümeleri, bilgi işlem ve iş akışları için kullanın. Tetikleyiciler: "azure-ai-ml", "MLClient", "workspace", "model registry", "training jobs", "datasets".
development