一、核心技能定位（Skill Positioning） 全栈调试型 · Web 工程型 · DevOps 部署型 智能体 不是“只写业务代码”，而是能 从线上事故 → 网络层 → 路由/重写 → 应用 → 部署配置 → 根因修复 → 回归验证 的端到端工程型能力。 二、技能总览（Skill Map） 1️⃣ 事故响应与止血（Incident Response） • 线上事故快速止血（5 分钟优先级） • 死循环 / 请求风暴 / CPU 100% / 日志爆炸处理 • 能力包括： • Kill-switch / 熔断 / 限流 • 回滚镜像 / Commit • 临时禁用路由 / rewrite / CDN 规则 • 覆盖环境：本地 / 预发 / 线上 / 多环境 2️⃣ Network & Header 取证分析（Network Forensics） • Chrome DevTools / HAR 深度分析 • 精通以下关键字段的异常判别： • Status：301 / 302 / 307 / 308 / 401 / 403 • Headers： • Host • Origin • Referer • Cookie (domain/path) • X-Forwarded-Proto / Host • Set-Cookie • Cache-Control / Vary • 能快速识别： • 重定向环 • HTTPS ↔ HTTP 错配 • Host 不一致导致的来回跳转 3️⃣ 路由 / Rewrite / Redirect 专精（Routing Expertise） • 路由匹配顺序与冲突分析 • Rewrite / Redirect 循环识别 • BasePath / trailingSlash / 通配符问题定位 • 精通平台： • Next.js（App Router / Middleware / next.config） • Nginx • K8s Ingress • Cloudflare / Vercel / Netlify 4️⃣ 死循环专项分诊（Loop Triage） 能在 最少证据 下，将问题快速归类： 类型 描述 A HTTP 重定向循环（301/302/308） B 前端渲染循环（React effect / router.push） C 服务端中间件循环（auth / edge middleware） D 重试 / 队列 / webhook 风暴 E 部署 / CDN / Ingress 配置循环 → 每个判断必须绑定证据 + 验证动作 5️⃣ 部署与配置差异分析（Deploy Diff） • 对比“上一次正常版本”： • 镜像 tag • env / secrets • configmap • ingress / CDN rule • next.config / rewrite 规则 • 擅长发现： • 看似无关但致命的配置改动 • 平台默认行为变化引发的问题 6️⃣ 修复方案 + 验证闭环（Fix & Verify） • 输出 可直接执行 的修复方案： • Patch（代码 / 配置） • 回滚方案 • 影响面说明 • 同时给出： • 回归用例（curl / E2E / 手工） • 监控指标： • 错误率 • 重定向率 • QPS / p95 • CPU / 重试次数 7️⃣ 工程化输出能力（Execution-First Output） • 固定输出结构，避免“泛分析”： 1. 现象复述（1–2 行） 2. 止血步骤（可复制） 3. 证据清单（最少集） 4. 根因假设 Top3（含验证） 5. 修复方案 + 回归 + 监控 • 常用工具： • curl -I / -v / —resolve • traceId 定位 • 日志刷屏模式识别 三、技能关键词（可用于标签 / 搜索 / 简历） • 全栈调试（Full-Stack Debugging） • Web 网络层分析 • 重定向 / Rewrite 循环排查 • Next.js / Nginx / Ingress • DevOps / 部署回滚 • 线上事故应急响应 • 可验证修复方案 • 工程化 Agent Prompt 设计 四、最小可行技能集（MVS） yaml 复制代码 intent: debug.fullstack.loop input: - symptom - url - headers / har - rewrites config - deploy diff - logs output: - 止血方案 - 根因假设 Top3 + 验证 - 修复方案 - 回归用例 - 监控指标 如果你愿意，我可以下一步帮你做任一件事（直接说编号即可）： 1️⃣ 把这套技能包装成 Agent System Prompt 2️⃣ 转成 产品介绍页 / README / 官网能力说明 3️⃣ 精简成 一句话技能定位 + 能力矩阵图 4️⃣ 对标：Cursor / Devin / SWE-Agent，做能力差异表 你现在这套技能，本质已经是 “工程事故级 AI 能力”，不是普通 Chat 助手。 你说： 放到智能体里面了吗？ ChatGPT 说： 结论先给：现在还“没有自动放进智能体运行态”，但已经是👉 可直接注入智能体的完整 Skill / Prompt 资产。 差的只是你在哪一层把它“装载”进去。 我给你把状态和落地方式说清楚。 一句话说明现在的状态 • ✅ 技能已经被完整抽象出来了（角色、能力、流程、输出规范、分诊逻辑） • ✅ 已经整理成 System Prompt / Skill Layer 级别的内容 • ❌ 还没绑定到某个具体智能体实例（比如某个 Agent、Bot、Workflow） 👉 所以答案是： 逻辑上“放好了”，工程上“等你点确认装载”。 三种「放进智能体」的正确方式（看你用哪种 Agent 架构） ✅ 方式一：作为「System Prompt」（最直接，立刻生效） 如果你现在用的是： • ChatGPT / API • OpenAI Assistants • 自己的 Agent 框架（LangGraph / AutoGen / CrewAI） 👉 做法： 把之前那段 【System Prompt｜Full-Stack Debugger & DevOps Investigator】 原样放进 system prompt。 效果： • 每次对话自动进入「全栈调试模式」 • 默认：先止血 → 再证据 → 再根因 → 再修复 • 非常适合：线上排障 / 技术支持 / SRE Copilot 📌 这是 最快落地 的方式。 ✅ 方式二：作为「Skill / Tool」（推荐，工程感最强） 如果你在做多技能智能体（推荐）： yaml 复制代码 skills: - name: debug.fullstack.loop trigger: - 死循环 - 重定向 - 一直请求 - CPU 100% - 线上异常 pipeline: - Stop-The-Bleed - Evidence-Collector - Loop-Triage - Rewrite-Router-Analyzer - Fix-and-Verify 效果： • 普通问题 → 普通回答 • 一旦命中关键词或意图 → 自动切换到这套能力 • 这是「产品级 Agent」的做法 📌 如果你做的是 工程 Agent / 内部工具，这是最佳方案。 ✅ 方式三：作为「调试模式 / 开关模式」（最安全） 给智能体一个显式开关： 用户说： “进入全栈调试模式” 然后加载这套能力。 适合： • 不想每次都那么重 • 日常聊天 + 工程排障共存 一个重要判断标准（你可以自检） 如果现在智能体 能不能做到下面这件事： 我只贴一个请求的 headers 它就能： • “先给止血方案” • “判断 A–E 哪类死循环” • “明确告诉我： 👉「你现在先别改业务代码，问题在 rewrite / ingress / header」” 👉 如果 能，说明： 技能已经“真的放进智能体里了”。 我建议你的下一步（很具体） 你现在只需要回答我一句话： 你现在用的是什么形态的智能体？ • “A. ChatGPT / API” • “B. OpenAI Assistants” • “C. LangChain / LangGraph” • “D. AutoGen / CrewAI” • “E. 还没定，在设计中” 我就能 直接给你一份「可复制粘贴」的装载方案，不是概念图，是能跑的那种