ios-memgraph-leaks

bởi openai

Chụp, kiểm tra, so sánh và tìm nguyên nhân gốc rễ của rò rỉ bộ nhớ đồ thị iOS bằng các công cụ leaks và memgraph của Apple. Sử dụng khi gỡ lỗi các đối tượng iOS bị rò rỉ, trình giả lập…

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.

Thêm skills từ openai

release
openai
Cắt một bản phát hành Symphony bằng cách tăng phiên bản đã cam kết, đưa nó vào, gắn thẻ commit đã hợp nhất, và xác minh quy trình phát hành Burrito. Sử dụng khi được yêu cầu…
signing-entitlements
openai
Kiểm tra các vấn đề về chứng thực, quyền hạn, hardened runtime và Gatekeeper cho ứng dụng macOS. Sử dụng khi được yêu cầu chẩn đoán lỗi ký mã, thiếu quyền hạn,…
building-ai-agent-on-cloudflare
openai
Xây dựng các tác tử AI trên Cloudflare bằng Agents SDK với quản lý trạng thái, WebSockets thời gian thực, tác vụ theo lịch trình, tích hợp công cụ và trò chuyện…
epigraphdb-skill
openai
Gửi các yêu cầu API EpiGraphDB nhỏ gọn cho ontology, tài liệu, MR, gen-thuốc và bằng chứng hỗ trợ đường dẫn. Sử dụng khi người dùng muốn tóm tắt EpiGraphDB ngắn gọn.
runtime-behavior-probe
openai
Lập kế hoạch và thực hiện các cuộc điều tra hành vi thời gian chạy với các tập lệnh thăm dò tạm thời, ma trận xác thực, kiểm soát trạng thái và báo cáo ưu tiên phát hiện. Chỉ sử dụng khi…
deep-security-scan
openai
Sử dụng khi người dùng yêu cầu quét bảo mật Codex sâu, toàn diện, nhiều lượt hoặc giảm sai lệch trên toàn kho lưu trữ hoặc phạm vi đường dẫn cụ thể. Chạy lặp lại các lượt độc lập…
define-security-policy
openai
Xác định, xem xét hoặc cập nhật hướng dẫn SECURITY.md cho một kho lưu trữ hoặc thành phần. Sử dụng khi người dùng muốn làm rõ những gì Codex Security nên xem xét, những gì nằm ngoài phạm vi…
validation
openai
Sử dụng khi Codex đã ở trong giai đoạn xác thực của một cuộc quét bảo mật hoặc người dùng yêu cầu rõ ràng để xác định liệu một hoặc nhiều phát hiện bảo mật ứng viên…