# Parallel Debugging

> Depura problemas complejos con hipótesis en competencia, investigación paralela, recolección de evidencia y arbitraje de causa raíz.

Fuente: https://skillsagentes.com/skills/wshobson/agents/parallel-debugging
Markdown: https://skillsagentes.com/skills/wshobson/agents/parallel-debugging.md

Repositorio: https://github.com/wshobson/agents
Autor: wshobson
Licencia: MIT
Actualizado: hace 7 meses
Coste de contexto: 68 tok instalada, 1.2k tok al activarse, 2k tok con todos los archivos del bundle
Bundle: 2 archivos, 8 KB
Permisos que pide: ninguno declarado

## Instalación

Un skill son archivos markdown: los mismos archivos valen para cualquier agente y lo único que cambia es el directorio de destino, es decir la bandera `--agent`. Añade `-g` para instalarlo en todos los proyectos de la máquina.

```bash
# Claude Code
npx -y skills add wshobson/agents --skill parallel-debugging --agent claude-code
# Cursor
npx -y skills add wshobson/agents --skill parallel-debugging --agent cursor
# Codex
npx -y skills add wshobson/agents --skill parallel-debugging --agent codex
# Gemini CLI
npx -y skills add wshobson/agents --skill parallel-debugging --agent gemini
# Windsurf
npx -y skills add wshobson/agents --skill parallel-debugging --agent windsurf
# Cline
npx -y skills add wshobson/agents --skill parallel-debugging --agent cline
```

## Qué hace

- Genera hipótesis de bugs en 6 categorías: error lógico, dato, estado, integración, recurso y entorno
- Define estándares de evidencia con niveles de fuerza y formato de cita file:line
- Establece niveles de confianza (alta/media/baja) según tipo de evidencia
- Estructura un protocolo de arbitraje en 4 pasos: categorizar, comparar, determinar causa raíz, validar fix

## Cuándo usarla

- El bug tiene múltiples causas raíz plausibles
- Los intentos iniciales de depuración no identificaron el problema
- El problema abarca múltiples módulos o componentes
- Se necesita un análisis de causa raíz sistemático con evidencia

## Qué la activa

- "Depura este bug intermitente usando hipótesis en competencia"
- "Ayúdame a hacer un análisis de causa raíz de este fallo que involucra varios módulos"
- "Organiza una investigación paralela para este error que no logramos reproducir"

## Archivos

- SKILL.md — 5 KB
- references/hypothesis-testing.md — 3 KB

## SKILL.md

Reproducido tal cual desde wshobson/agents bajo MIT. Esta sección es el documento original y está en inglés.

# Parallel Debugging

Framework for debugging complex issues using the Analysis of Competing Hypotheses (ACH) methodology with parallel agent investigation.

## When to Use This Skill

- Bug has multiple plausible root causes
- Initial debugging attempts haven't identified the issue
- Issue spans multiple modules or components
- Need systematic root cause analysis with evidence
- Want to avoid confirmation bias in debugging

## Hypothesis Generation Framework

Generate hypotheses across 6 failure mode categories:

### 1. Logic Error

- Incorrect conditional logic (wrong operator, missing case)
- Off-by-one errors in loops or array access
- Missing edge case handling
- Incorrect algorithm implementation

### 2. Data Issue

- Invalid or unexpected input data
- Type mismatch or coercion error
- Null/undefined/None where value expected
- Encoding or serialization problem
- Data truncation or overflow

### 3. State Problem

- Race condition between concurrent operations
- Stale cache returning outdated data
- Incorrect initialization or default values
- Unintended mutation of shared state
- State machine transition error

### 4. Integration Failure

- API contract violation (request/response mismatch)
- Version incompatibility between components
- Configuration mismatch between environments
- Missing or incorrect environment variables
- Network timeout or connection failure

### 5. Resource Issue

- Memory leak causing gradual degradation
- Connection pool exhaustion
- File descriptor or handle leak
- Disk space or quota exceeded
- CPU saturation from inefficient processing

### 6. Environment

- Missing runtime dependency
- Wrong library or framework version
- Platform-specific behavior difference
- Permission or access control issue
- Timezone or locale-related behavior

## Evidence Collection Standards

### What Constitutes Evidence

| Evidence Type     | Strength | Example                                                         |
| ----------------- | -------- | --------------------------------------------------------------- |
| **Direct**        | Strong   | Code at `file.ts:42` shows `if (x > 0)` should be `if (x >= 0)` |
| **Correlational** | Medium   | Error rate increased after commit `abc123`                      |
| **Testimonial**   | Weak     | "It works on my machine"                                        |
| **Absence**       | Variable | No null check found in the code path                            |

### Citation Format

Always cite evidence with file:line references:

```
**Evidence**: The validation function at `src/validators/user.ts:87`
does not check for empty strings, only null/undefined. This allows
empty email addresses to pass validation.
```

### Confidence Levels

| Level               | Criteria                                                                            |
| ------------------- | ----------------------------------------------------------------------------------- |
| **High (>80%)**     | Multiple direct evidence pieces, clear causal chain, no contradicting evidence      |
| **Medium (50-80%)** | Some direct evidence, plausible causal chain, minor ambiguities                     |
| **Low (<50%)**      | Mostly correlational evidence, incomplete causal chain, some contradicting evidence |

## Result Arbitration Protocol

After all investigators report:

### Step 1: Categorize Results

- **Confirmed**: High confidence, strong evidence, clear causal chain
- **Plausible**: Medium confidence, some evidence, reasonable causal chain
- **Falsified**: Evidence contradicts the hypothesis
- **Inconclusive**: Insufficient evidence to confirm or falsify

### Step 2: Compare Confirmed Hypotheses

If multiple hypotheses are confirmed, rank by:

1. Confidence level
2. Number of supporting evidence pieces
3. Strength of causal chain
4. Absence of contradicting evidence

### Step 3: Determine Root Cause

- If one hypothesis clearly dominates: declare as root cause
- If multiple hypotheses are equally likely: may be compound issue (multiple contributing causes)
- If no hypotheses confirmed: generate new hypotheses based on evidence gathered

### Step 4: Validate Fix

Before declaring the bug fixed:

- [ ] Fix addresses the identified root cause
- [ ] Fix doesn't introduce new issues
- [ ] Original reproduction case no longer fails
- [ ] Related edge cases are covered
- [ ] Relevant tests are added or updated

## Dónde encaja

- Categoría: [Testing y QA](https://skillsagentes.com/categorias/testing-qa.md) — Flujos de testing unitario, de integración y end-to-end.
- Creador: [wshobson](https://skillsagentes.com/creators/wshobson.md) — 183 skills en el directorio
- [Todas las skills](https://skillsagentes.com/skills.md)
- [Ranking de instalaciones](https://skillsagentes.com/ranking.md)

## Otras skills del mismo repositorio

- [Hermes Tweet](https://skillsagentes.com/skills/wshobson/agents/hermes-tweet.md): Instala y opera Hermes Tweet, un plugin de Hermes Agent para investigar X/Twitter, leer timelines, analizar tweets y ejecutar operaciones privadas o de cambio de estado con aprobación previa.
- [Superself](https://skillsagentes.com/skills/wshobson/agents/superself.md): Úsalo cuando un proyecto guarda su estado en Superself: lee `self context` al iniciar sesión, vincula el trabajo a una work unit, reporta con evidencia y registra decisiones confirmadas.
- [Grounded Vault](https://skillsagentes.com/skills/wshobson/agents/grounded-vault.md): Úsalo para mantener un almacén Markdown de conocimiento donde cada afirmación compilada se rastrea hasta una fuente inmutable y el drift se detecta con git diff sin gastar tokens.
- [Postgresql Table Design](https://skillsagentes.com/skills/wshobson/agents/postgresql-table-design.md): Úsalo al diseñar o revisar un esquema específico de PostgreSQL: buenas prácticas, tipos de datos, indexación, restricciones, patrones de rendimiento y funciones avanzadas.
- [Prompt Engineering Patterns](https://skillsagentes.com/skills/wshobson/agents/prompt-engineering-patterns.md): Úsalo cuando pidan optimizar un prompt, mejorar su rendimiento, diseñar una plantilla, aplicar chain-of-thought, few-shot prompting o técnicas avanzadas de prompt engineering para producción.

## Skills relacionadas

- [Eval Harness First](https://skillsagentes.com/skills/wshobson/agents/eval-harness-first.md): Construye el eval harness que condiciona cada fine-tuning: golden sets, graders por modo de fallo, calibración de juez y baselines del modelo base.
- [Wcag Audit Patterns](https://skillsagentes.com/skills/wshobson/agents/wcag-audit-patterns.md): Realiza auditorías de accesibilidad WCAG 2.2 con pruebas automatizadas, verificación manual y guía de remediación. Útil para auditar sitios, corregir violaciones y aplicar patrones de diseño accesible.
- [Temporal Python Testing](https://skillsagentes.com/skills/wshobson/agents/temporal-python-testing.md): Prueba workflows de Temporal con pytest, time-skipping y estrategias de mocking: testing unitario, de integración, de replay y configuración de desarrollo local.
- [Python Anti Patterns](https://skillsagentes.com/skills/wshobson/agents/python-anti-patterns.md): Úsalo al revisar código Python en busca de antipatrones comunes: como checklist antes de finalizar implementaciones o al depurar problemas derivados de malas prácticas conocidas.
- [Javascript Testing Patterns](https://skillsagentes.com/skills/wshobson/agents/javascript-testing-patterns.md): Implementa estrategias de testing con Jest, Vitest y Testing Library: tests unitarios, de integración y end-to-end, con mocking, fixtures y TDD/BDD.

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