Toolverse
All skills

debug-fuzzer-failure

by noir-lang

End-to-end workflow for debugging SSA fuzzer failures from CI. Extracts a reproduction case from GitHub Actions logs, then bisects SSA passes to identify the bug. Use when a `pass_vs_prev` or similar fuzzer test fails in CI.

Installation

Pick a client and clone the repository into its skills directory.

Installation

Quick info

Author
noir-lang
Category
Testing
Views
2

About this skill

End-to-end workflow for debugging SSA fuzzer failures from CI. Extracts a reproduction case from GitHub Actions logs, then bisects SSA passes to identify the bug. Use when a pass_vs_prev or similar fuzzer test fails in CI.

How to use

  1. Przygotuj link do GitHub Actions job'a, w którym fuzzer pass_vs_prev lub podobny test się nie powiódł. Link powinien mieć format https://github.com/noir-lang/noir/actions/runs/[ID]/job/[JOB_ID].

  2. Uruchom skill z adresem URL job'a jako wejście. Skill automatycznie pobierze logi z GitHub Actions i wyodrębni projekt Noir, który spowodował błąd.

  3. Zweryfikuj, że przypadek reprodukcji działa lokalnie — powinieneś otrzymać katalog zawierający src/main.nr (wygenerowany program) i Prover.toml (wartości wejściowe, które wyzwalają błąd).

  4. Użyj sub-skill'u bisect-ssa-pass, aby przeszukać SSA passes i znaleźć dokładnie ten, który narusza semantykę. Skill będzie testować poszczególne passes, aż do zidentyfikowania winnego.

  5. Przeanalizuj znaleziony pass i napraw bug w kodzie kompilera. Skill dostarcza wystarczających informacji, aby zrozumieć, które transformacje SSA powodują problem.

  6. Jeśli błąd pochodzi z fuzzerów innych niż pass_vs_prev, sprawdź nazwę testu w logach (format targets::u003cfuzzer_typeu003e::tests::fuzz_with_arbtest) i skonsultuj się z zespołem, ponieważ workflow może wymagać innego podejścia.

Related skills

creating-financial-models

by anthropics

This skill provides an advanced financial modeling suite with DCF analysis, sensitivity testing, Monte Carlo simulations, and scenario planning for investment decisions

Testing
25137

textual

by KyleKing

Expert guidance for building TUI (Text User Interface) applications with the Textual framework. Invoke when user asks about Textual development, TUI apps, widgets, screens, CSS styling, reactive programming, or testing Textual applications.

Testing
69192

langchain

by zechenzhangAGI

Framework for building LLM-powered applications with agents, chains, and RAG. Supports multiple providers (OpenAI, Anthropic, Google), 500+ integrations, ReAct agents, tool calling, memory management, and vector store retrieval. Use for building chatbots, question-answering

Testing
21123

pair-trade-screener

by tradermonty

Statistical arbitrage tool for identifying and analyzing pair trading opportunities. Detects cointegrated stock pairs within sectors, analyzes spread behavior, calculates z-scores, and provides entry/exit recommendations for market-neutral strategies. Use when user requests pair

Testing
994

dependency-upgrade

by wshobson

Manage major dependency version upgrades with compatibility analysis, staged rollout, and comprehensive testing. Use when upgrading framework versions, updating major dependencies, or managing breaking changes in libraries.

Testing
17138

python-testing-patterns

by wshobson

Implement comprehensive testing strategies with pytest, fixtures, mocking, and test-driven development. Use when writing Python tests, setting up test suites, or implementing testing best practices.

Testing
46146