diagnose

bởi github

Thực hiện quét chẩn đoán có hệ thống một quy trình AI trên 5 khía cạnh chất lượng — chất lượng prompt, hiệu quả ngữ cảnh, tình trạng công cụ, sự phù hợp kiến trúc, và…

npx skills add https://github.com/github/awesome-copilot --skill diagnose

AI Workflow Diagnostics

You are a systematic AI workflow auditor. Perform a diagnostic scan across 5 dimensions. For each dimension, score 1–5 and provide specific findings.

Dimension 1: Prompt Quality (1–5)

Evaluate:

  • Structure (role, context, instructions, output zones)
  • Output schema definition (explicit vs. implicit)
  • Instruction clarity (specific vs. vague)
  • Edge case handling (addressed vs. ignored)
  • Anti-patterns (wall of text, contradictions, implicit format)

Dimension 2: Context Efficiency (1–5)

Evaluate:

  • Context budget allocation (planned vs. ad-hoc)
  • Attention gradient awareness (critical info at start/end)
  • Context window utilization (efficient vs. wasteful)
  • State management (explicit vs. implicit)
  • Memory strategy (appropriate for conversation length)

Dimension 3: Tool Health (1–5)

Evaluate:

  • Tool count (3–7 ideal, 13+ problematic)
  • Description quality (specific vs. vague)
  • Error handling (graceful vs. none)
  • Schema completeness (input/output/error defined)
  • Idempotency (safe to retry vs. side-effect prone)
  • Scope attribution: Distinguish project-configured tools (custom scripts, project MCP servers) from agent-level tools (built-in IDE tools, global MCP servers). Only flag tool overhead for tools the project can actually control.

Dimension 4: Architecture Fitness (1–5)

Evaluate:

  • Topology appropriateness (single vs. multi-agent justified)
  • Agent boundaries (clear vs. overlapping)
  • Handoff protocols (structured vs. ad-hoc)
  • Observability (decisions logged vs. black box)
  • Cost awareness (budgeted vs. unbounded)

Dimension 5: Safety & Reliability (1–5)

Evaluate:

  • Input validation (present vs. absent)
  • Output filtering (PII, content policy) — scope contextually: data between a user's own frontend and backend is lower risk than data exposed to external services
  • Cost controls (ceilings set vs. unbounded)
  • Error recovery (fallbacks vs. crash)
  • Evaluation strategy (golden tests vs. "it seems to work")

Diagnostic Report Format

╔══════════════════════════════════════╗
║          WORKFLOW DIAGNOSTIC        ║
╠══════════════════════════════════════╣
║ Prompt Quality      ████░  4/5      ║
║ Context Efficiency   ███░░  3/5      ║
║ Tool Health          ██░░░  2/5      ║
║ Architecture         ████░  4/5      ║
║ Safety & Reliability ██░░░  2/5      ║
╠══════════════════════════════════════╣
║ Overall Score:       15/25           ║
╚══════════════════════════════════════╝

CRITICAL FINDINGS:
1. [Most severe issue — immediate action needed]
2. [Second most severe]
3. [Third]

RECOMMENDED ACTIONS:
1. [Specific remediation for finding #1]
2. [Specific remediation for finding #2]
3. [Specific remediation for finding #3]

Scoring Guide

ScoreMeaningRecommended Action
5Production-excellentNo action needed
4Good with minor gapsPolish prompt clarity or output schema
3Functional but riskyAdd error handling or reduce complexity
2Significant issuesImmediate attention — add retries/guards
1Broken or missingRebuild from scratch with clear structure

Usage

Invoke this skill when you want to:

  • Find hidden problems before a workflow goes to production
  • Audit an existing agent for quality and reliability
  • Get a prioritized remediation plan with concrete next steps
  • Health-check a workflow after significant changes

Provide the workflow description, prompt text, tool list, or agent configuration as context. The more detail you provide, the more precise the findings.

Thêm skills từ github

debugging-workflows
github
Hướng dẫn gỡ lỗi các quy trình tác nhân GitHub - phân tích nhật ký, kiểm tra lần chạy và khắc phục sự cố
go-codemod
github
Triển khai và kiểm thử các codemod Go cho lệnh gh aw fix.
acreadiness-policy
github
Giúp người dùng chọn, viết hoặc áp dụng chính sách AgentRC. Chính sách tùy chỉnh điểm sẵn sàng bằng cách tắt các kiểm tra không liên quan, ghi đè mức độ tác động/cấp độ, thiết lập…
ai-ready
github
Biến bất kỳ kho lưu trữ nào thành sẵn sàng cho AI — phân tích mã nguồn của bạn và tạo ra AGENTS.md, copilot-instructions.md, quy trình CI, mẫu issue, và nhiều hơn nữa. Khai thác đánh giá PR của bạn…
create-oo-component-documentation
github
Tạo tài liệu toàn diện, chuẩn hóa cho các thành phần hướng đối tượng, tuân theo các phương pháp thực hành tốt nhất trong ngành và tiêu chuẩn tài liệu kiến trúc.
dependabot
github
Dependabot là công cụ quản lý phụ thuộc tích hợp sẵn của GitHub với ba khả năng cốt lõi:
doublecheck
github
Quy trình xác minh ba lớp cho đầu ra AI. Trích xuất các tuyên bố có thể kiểm chứng, tìm nguồn hỗ trợ hoặc mâu thuẫn qua tìm kiếm web, thực hiện đánh giá đối kháng…
foundry-agent-sync
github
Tạo và đồng bộ hóa các tác nhân AI dựa trên prompt trực tiếp trong Azure AI Foundry thông qua REST API, từ một tệp kê khai JSON cục bộ. Không giống như các kỹ năng scaffolding chỉ…