在AI编程卡住时生成结构化求助文档。扫描指定会话,提取错误和失败尝试,输出...
stuck
功能概述
stuck是一项面向实际任务的技能,主要用于从 AI 对话记录中提取错误信息,生成一份结构化的求助文档;用户说 stuck、卡住了、AI 修不好、生成求助文档、help request;
核心要点
- 这是一个引导式交互流程;
- 每一步必须严格按顺序执行,不能跳过,不能合并,不能自动推进;
- 每一步结束后必须停下来等用户响应,收到用户明确的回复后才能进入下一步;
使用与执行
步骤 1:问问题;你卡在什么问题上?一句话描述。它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。
结果检查与注意事项
从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。
stuck
从 AI 对话记录中提取错误信息,生成一份结构化的求助文档。
触发条件
用户说 stuck、卡住了、AI 修不好、生成求助文档、help request。
强制流程
这是一个引导式交互流程。每一步必须严格按顺序执行,不能跳过,不能合并,不能自动推进。每一步结束后必须停下来等用户响应,收到用户明确的回复后才能进入下一步。
步骤 1:问问题
问用户:
你卡在什么问题上?一句话描述。
然后停下来。等用户回答。不做任何其他事情。
步骤 2:确定对话范围
收到步骤 1 的回答后,运行以下命令列出最近的对话:
python3 ~/.claude/skills/stuck/scripts/parse_conversations.py list-all <当前工作目录的绝对路径>
将结果加上编号展示给用户(如 [1] claude_code 2026-03-29 ..., [2] codex_cli 2026-03-28 ...),然后问:
这个问题你在哪几个对话里处理的?请告诉我编号。
然后停下来。等用户选择。不做任何其他事情。
步骤 3:提取错误
收到步骤 2 的回答后,对用户指定的每个对话文件,运行以下命令提取信息:
python3 ~/.claude/skills/stuck/scripts/parse_conversations.py summary <文件绝对路径>
注意:如果文件大于 10MB,提醒用户该文件较大,提取可能需要一些时间,并只提取最近 50 轮交互的内容。
从提取结果中获取:
- 报错信息(原文)
- AI 尝试了哪些方案
- 交互了多少轮
- 哪些方案失败了,失败的表现是什么
从提取结果中自动判断失败模式:
- 同一个错反复出现 → 死循环
- 修好 A 坏了 B → 退化
- 每次方向完全不同 → 发散
- AI 说修好了但错误还在 → 沉默失败
提取完成后,把提取结果的摘要展示给用户,然后问:
这些信息准确吗?有没有遗漏的关键错误或需要补充的上下文?
然后停下来。等用户确认。不做任何其他事情。
步骤 4:生成文档
收到步骤 3 的确认后,生成 HELP_REQUEST.md 到项目目录,包含:
# 求助文档
## 问题
{用户在步骤1描述的一句话}
## 环境
- AI 工具: {从对话记录自动检测}
- 技术栈: {从项目文件自动检测}
- 持续时间: {从对话时间戳计算}
- 交互轮数: {从对话记录统计}
## 错误信息
{从对话记录提取的关键报错,原文}
## AI 尝试过的方案
{按时间顺序列出,标注每个方案的结果}
## 失败模式
{工具自动判断的结果}
## 已排除的方向
{确认无效的方案,避免帮助者重复建议}
## 相关代码
{问题所在的文件和关键函数}
保存前自动脱敏:
- API key 格式的字符串 → [REDACTED]
- 包含用户名的绝对路径 → 相对路径
- 邮箱地址 → [REDACTED]
保存后展示给用户,然后问:
文档已生成。你看一下有没有需要修改的地方?
然后停下来。等用户确认。
用户确认后,流程结束。
绝对规则
- 每一步之间必须停下来等用户回复。绝对不能跳步、合并步骤、或在用户没回复时自动推进。
- 只扫描用户指定的对话,不扫描全部
- 失败模式由工具自动判断,不问用户选择
- 错误信息保留原文,不总结不改写
- 文档面向的读者是对项目零了解的人或 AI
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