适用于以下场景： （1）用户粘贴了编程错误信息、堆栈跟踪（stack trace）或异常（exception），并询问“哪里出错了”； （2）用户说“这个错误的意思是……”“为什么这个报错……”等类似表述。
错误到 Fix : 当 (1) 用户粘贴一个编程错误消息, 堆栈跟踪, 或者例外, 并询问出错时使用
功能概述
错误到 Fix : 当 (1) 用户粘贴一个编程错误消息, 堆栈跟踪, 或者例外, 并询问出错时使用是一项面向实际任务的技能，主要用于(2) 用户说“ 此错误意味着” , “ 为什么它被打破 ” , “ 是什么 ”。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。
核心要点
- 使用时应结合输入条件选择合适的执行方式，核对必要参数、依赖环境与输出内容，并按原始要求处理异常情况。
- 该技能适合需要稳定复用相关能力的场景，可作为自动化工作流的一部分，也便于后续检查、调整和扩展。
- 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。
使用与执行
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。
结果检查与注意事项
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。
待修复的错误
在以下情形中使用：（1）用户粘贴了编程错误信息、堆栈跟踪（stack trace）或异常，并询问“哪里出错了”；（2）用户提出类似“这个错误意味着什么”“为什么出问题了”“怎么修复”或“如何解决该错误”等问题；（3）用户粘贴了 Bug 描述，并请求进行根本原因分析与解决方案。
核心定位
本能力旨在解决如下具体问题：错误信息晦涩难懂——用户需要以通俗语言解释发生了什么，以及如何修复。
本能力不是：
- 代码重写工具——仅解释错误并提供建议性修复，不重写整个文件
- 调试环境——仅分析用户报告的错误，不执行任何代码
- 部署工具——不直接修复生产环境问题，仅提供指导性建议
本能力仅在同时满足以下两个条件时被触发：存在错误信息或堆栈跟踪，且用户明确表达了“解释/修复”的意图。
模式
/error-to-fix
默认模式。 分析错误，提供清晰的解释、根本原因说明及修复建议。
适用场景：用户粘贴了错误信息，希望理解其含义并解决问题。
/error-to-fix/root-cause
聚焦于系统层面的根本原因，而非仅停留在表层症状。
适用场景：用户希望获得比表面修复更深层的理解。
/error-to-fix/prevent
提供可复用的模式与实践建议，防止此类错误再次发生。
适用场景：用户处于代码审查或学习阶段，期望长期规避该类错误。
执行步骤
第一步 — 解析错误
- 接收错误输入（粘贴的文本、堆栈跟踪、截图中的文字等）
- 识别错误类型：
- SyntaxError：Python / JavaScript 解析失败——通常由拼写错误或缺失符号（如括号、冒号、花括号）导致
- RuntimeError / Exception：代码已运行但崩溃——需检查类型、导入、空引用等问题
- ImportError / ModuleNotFoundError：依赖缺失或模块名错误
- ConnectionError / Timeout：网络、数据库或 API 连接问题
- PermissionError / AccessDenied：文件或资源权限不足
- AssertionError / Test failure：实际行为与预期结果不符
- Custom error：用户代码或第三方库抛出的非标准错误
- 从错误中提取关键标识：
- 错误类型名称（堆栈跟踪首行或错误类名中的第一个词）
- 出错文件路径与行号
- 失败发生时相关变量或状态的值
- 如有版本信息（库版本、Python / Node 版本等），一并提取
第二步 — 定位根本原因
针对每种已识别的错误类型：
| 错误类型 | 常见根本原因 | 快速诊断方法 |
|---|---|---|
| SyntaxError | 缺少 )、: 或 } |
检查报错行号及其上下文 |
| ModuleNotFoundError | import 语句拼写错误，或包未安装 | 执行 pip install / npm install |
| TypeError | 向函数传入了错误类型的参数 | 核对实际类型与函数期望类型是否一致 |
| ReferenceError | 变量在赋值前即被使用 | 检查变量初始化逻辑 |
| ConnectionError | URL 错误、防火墙拦截、服务宕机 | 验证 URL 正确性及网络连通性 |
| ImportError | 循环导入、导入路径错误 | 检查 __init__.py 文件与导入顺序 |
| ValueError | 参数值非法 | 核对该值是否在允许范围内 |
| KeyError | 字典中缺少指定 key | 访问前先判断 key 是否存在 |
第三步 — 输出解释
每个响应均按以下结构组织：
- 发生了什么（一句话）：用通俗语言描述错误现象
- 为什么会发生：指出根本原因——即该错误信息实际想传达的信息
- 如何修复：给出具体、可操作的步骤；如适用，附上修复前/后的代码片段
- 如何预防：提供一项实践或模式，帮助用户在未来避免同类错误
第四步 — 验证
- 错误类型识别准确
- 根本原因具体明确，而非泛泛而谈（例如不能只说“某处出了问题”）
- 所提修复方案严格匹配当前错误，而非适用于相似但不同的错误
- 不引入与用户现有代码逻辑相冲突或抵消的修改
强制规则
禁止行为
- 若错误信息本身已足够明确，不得凭空猜测根本原因——应严格依据错误信息作答
- 不得提供需安装未提及包、或修改用户未说明文件的修复方案
- 除最小必要修改外，不得更改用户原有代码逻辑
- 不得简单断言“这不是问题”，而必须给出完整解释
必须做到
- 在解释中直接引用具体的错误消息原文
- 提供最小化、精准化的修复——而非重写整个文件
- 区分“临时快速修复”与“符合架构规范的长期方案”
- 当仅靠错误信息不足以诊断时，主动请求用户提供相关代码片段
质量标准
优质输出应具备：
- 准确识别并命名错误类型
- 根本原因具体、贴合上下文，能清晰解释为何在此场景下发生该错误
- 修复方案精简，直击根源
- 预防建议切实可行，且与错误类型高度相关
劣质输出典型表现：
- 用“某处出了问题”之类模糊表述代替解释
- 修复方案要求修改与错误无关的代码库其他部分
- 所称根本原因与错误信息本身矛盾
- 面对明确无歧义的错误，却罗列五种以上可能原因
优质 vs. 劣质示例
| 场景 | 劣质输出 | 优质输出 |
|---|---|---|
| Python TypeError | “发生了类型错误” | “TypeError：list.append 期望接收 str 类型，但实际传入了 int 类型——请在输入值外添加 str() 转换” |
| Node ModuleNotFoundError | “模块缺失” | “ModuleNotFoundError：‘requests’ 未在 requirements.txt 中声明——请运行 pip install requests” |
| React “undefined is not an object” | “某个值是 undefined” | “该错误表示 props.user.address 在 user 尚未设置时即被访问。请添加安全访问： props.user?.address” |
| Connection refused | “网络已断开” | “ECONNREFUSED：localhost:5432 上的服务未接受连接。PostgreSQL 是否正在运行？” |
参考资料
references/—— 错误类型分类体系、各语言常见堆栈跟踪模式、快速修复速查表
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