bug-hunt-swarm
Faz seu agente investigar falhas em softwares usando vários agentes ao mesmo tempo. Ele busca a causa raiz de problemas para corrigi-los.
O que ela faz
Esta ferramenta ajuda a encontrar a causa raiz de problemas em programas de computador. Ela usa vários 'investigadores' para analisar o problema de diferentes ângulos ao mesmo tempo e depois sugere as causas mais prováveis.
Quando usar
- ✓Quando um programa apresenta um erro inesperado.
- ✓Para descobrir por que uma funcionalidade parou de funcionar após uma atualização.
- ✓Quando um programa falha de forma intermitente (flaky behavior).
Exemplo do que pedir para a IA
“Investigue o erro que está fazendo o programa travar quando tento salvar um arquivo.”
Quer saber mais? Abra as seções abaixo.
Como usar
O jeito mais fácil: copie a mensagem abaixo e cole no Claude, ChatGPT, Cursor ou outra IA. Ela lê a skill e segue as instruções.
Link da skill
Mensagem pronta para colar
Como funciona
Você fornece informações sobre o problema, como o que aconteceu e o que deveria ter acontecido. A ferramenta então envia vários 'investigadores' para analisar o código e os registros, sem fazer alterações, para encontrar a causa.
Instalação
Jeito mais fácil: copie o link da skill e cole no Claude, ChatGPT ou Cursor pedindo para seguir as instruções.
No terminal (Claude Code, Codex, Cursor), na pasta do projeto:
npx skills add sickn33/agentic-awesome-skills --skill bug-hunt-swarmOu baixe só o arquivo:
curl -L https://raw.githubusercontent.com/sickn33/agentic-awesome-skills/main/plugins/agentic-awesome-skills-claude/skills/bug-hunt-swarm/SKILL.md -o SKILL.mdConteúdo técnico (SKILL.md)
Tradução do texto original do autor no GitHub. Os comandos e códigos estão como no original.
Bug Hunt Swarm
Quando Usar
Use esta habilidade quando precisar de investigação de causa raiz multi-agente em leitura paralela para bugs, regressões, travamentos, comportamento instável ou falhas inexplicáveis. Use quando o usuário pedir para investigar um bug, encontrar a causa raiz, rastrear uma regressão, entender por que algo quebrou, ou quiser um diagnóstico classificado com o...
Investigue um bug com quatro sub-agentes de leitura paralela, e então peça ao agente principal para classificar as causas prováveis e recomendar o caminho mais rápido para provar ou corrigir o problema. Esta habilidade é focada em diagnóstico: não edite arquivos ou implemente correções como parte deste fluxo de trabalho.
Passo 1: Construir o Pacote do Bug
Comece coletando o menor pacote de investigação útil:
- Sintoma
- Comportamento esperado
- Comportamento real
- Passos de reprodução, se conhecidos
- Escopo do impacto
- Evidências relevantes, como logs, rastros de pilha (stack traces), testes falhando, capturas de tela, diffs recentes ou detalhes do ambiente
Prefira esta ordem de origem:
- Descrição direta do usuário
- Arquivos explícitos, rastros de pilha, logs, testes ou capturas de tela fornecidos pelo usuário
- Alterações atuais do git ou histórico recente do repositório quando o bug parecer uma regressão
- O menor caminho de código ou subsistema relevante em torno da falha
Se o relatório de bug for subespecificado, infira uma declaração mínima do problema e diga o que ainda é desconhecido.
Antes de lançar os sub-agentes, leia as instruções do projeto mais próximas e a documentação relevante para a área tocada, como:
AGENTS.md- documentação do fluxo de trabalho do repositório
- documentação de arquitetura, estado, roteamento, esquema ou tempo de execução para o subsistema afetado
Passo 2: Delimitar a Investigação
Escreva um breve resumo da investigação para o enxame (swarm):
- O que parece quebrado
- O que ainda não foi provado
- Que parte do sistema está mais provavelmente envolvida
- Que evidências já existem
- Que tipo de prova contaria como confirmação
Use coleta de evidências em modo de leitura onde for útil:
rg,git diff,git log,git show- leitura de logs, rastros de travamento e configurações
- execuções de teste existentes ou o menor comando de reprodução seguro
Não edite arquivos, injete nova instrumentação ou implemente correções como parte desta habilidade.
Passo 3: Lançar Quatro Investigadores em Leitura Paralela
Lance quatro sub-agentes quando o problema for grande ou ambíguo o suficiente para que a investigação paralela ajude. Para um problema minúsculo e óbvio, é aceitável investigar localmente em vez disso.
Para cada sub-agente:
- forneça o mesmo pacote de bug e resumo da investigação
- declare que o sub-agente é somente leitura
- não permita que o sub-agente edite arquivos, execute
apply_patch, prepare alterações (stage changes), comite (commit) ou execute qualquer outra ação que modifique o estado - peça apenas por saída de investigação concisa
- peça por: hipótese, evidências de suporte, evidências ausentes, menor passo de prova e confiança
- diga ao sub-agente para evitar feedback genérico de qualidade de código, detalhes triviais (nits) ou suposições especulativas sem evidências
- diga ao sub-agente para enviar descobertas apenas de volta ao agente principal
Use estas quatro funções de investigação.
Sub-Agente 1: Investigação de Reprodução e Escopo
Esclareça a forma exata da falha e seus limites.
Verifique:
- O gatilho mais estreito e confiável
- Condições que fazem o bug aparecer ou desaparecer
- Comportamento esperado versus real na fronteira da falha
- Se o impacto é local, transversal (cross-cutting), determinístico ou instável (flaky)
Este sub-agente é somente leitura. Ele não deve editar arquivos, aplicar patches ou fazer quaisquer outras alterações no espaço de trabalho.
Função recomendada para o sub-agente: reviewer
Sub-Agente 2: Investigação de Caminho de Código e Ponto de Falha (Failure Seam)
Rastreie o caminho de execução mais provável e identifique o ponto de falha onde o comportamento diverge.
Verifique:
- Transições de estado, bordas de ciclo de vida ou problemas de ordenação
- Suposições incompatíveis entre chamador e chamado
- Quebras no fluxo de dados ou fluxo de controle
- A menor região de código mais provavelmente responsável pela falha
Este sub-agente é somente leitura. Ele não deve editar arquivos, aplicar patches ou fazer quaisquer outras alterações no espaço de trabalho.
Função recomendada para o sub-agente: explorer para rastreamento amplo, ou reviewer quando uma análise de raciocínio local mais forte for mais útil
Sub-Agente 3: Investigação de Mudanças Recentes e Regressão
Procure por prováveis regressões no histórico próximo ou em contratos alterados.
Verifique:
- Diffs recentes que se correlacionam com o sintoma
- Configuração, flag, dependência, esquema ou desvio de migração
- Atualizações parciais onde vários pontos de entrada deveriam ter mudado juntos
- Mudanças de comportamento que se encaixam no momento do relatório do bug
…
Perguntas frequentes
A ferramenta vai consertar o problema?
Não, esta ferramenta é focada em encontrar a causa. Ela não faz alterações no código ou implementa correções.
O que são 'investigadores'?
São como mini-programas de IA que analisam o problema de formas específicas, como verificar o histórico de alterações ou o caminho do código onde o erro pode ter ocorrido.
Preciso saber programar para usar?
Não, você só precisa descrever o problema que está enfrentando com o programa.
Detalhes
Descrição original do autor
Parallel read-only multi-agent root-cause investigation for bugs, regressions, crashes, flaky behavior, or unexplained failures.
Popularidade
- Estrelas no GitHub
- 48 mil
- Posição no ranking
- #2462
- Licença
- MIT
- Atualizada em
- 15/10/2026
Comentários
- …
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