Skills bensz-collect-bugs
当 Bensz 系列 skills 在真实用户环境中因 skill 设计缺陷而出现 bug,或用户明确说“我想 report bensz skills bugs”“帮我公开上报 bensz skills 的 bug”时使用。该 skill 负责把 bug 规范化记录到 `~/.bensz-skills/bugs/`,并在用户明确要求公开报告时通过本地 `gh` 轻量上传到 `huangwb8/bensz-bugs`,全程严禁修改用户本地 Claude Code/Codex 中已安装 skills 的源代码。
install
source · Clone the upstream repo
git clone https://github.com/huangwb8/skills
Claude Code · Install into ~/.claude/skills/
T=$(mktemp -d) && git clone --depth=1 https://github.com/huangwb8/skills "$T" && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r "$T/bensz-collect-bugs" ~/.claude/skills/huangwb8-skills-bensz-collect-bugs && rm -rf "$T"
manifest:
bensz-collect-bugs/SKILL.mdsource content
Bensz Collect Bugs
用于“先本地留痕,再按需公开上报”的 bug 管理 skill。
只处理哪类问题
只处理这类 bug:
- 由于 skill 设计缺陷 导致 skill 无法完美工作
- 典型表现包括:流程漏判、输入契约不完整、环境假设错误、脚本/模板设计不健壮、输出规范不一致
不要把下列情况记为本 skill 的 bug:
- 用户数据本身有误
- 第三方服务临时不可用
- 用户主动修改了 skill 源码引入的问题
- 纯粹属于模型偶发发挥波动、但 skill 设计本身没有明显缺陷的情况
硬规则
- 严禁直接修改用户本地 Claude Code / Codex 已安装 skills 的源代码来“顺手修 bug”
- 本地记录目录固定为
~/.bensz-skills/bugs/ - 本地每个 bug 目录固定结构为
{skill_name}/{reporter}/{bug_hash}/ - 每个 bug 目录必须包含:
bug-context.jsonBUG_REPORT.md
- 用户明确要求“report bensz skills bugs”之前,只做本地记录,不做公开上传
- 公开上传时必须走用户本机的
能力;如果gh
未登录,先协助用户完成ghgh auth login - 上传阶段不要 pull / clone 整个
仓库;直接用bensz-bugs
按文件路径创建内容gh api - 写入
与BUG_REPORT.md
时,严禁保留用户隐私、财产或其他私密信息,尤其是密钥、密码、身份信息、电话、邮箱、银行卡号与私密路径bug-context.json - 本地记录阶段也必须执行最小化采集:默认不收集本地用户名、主机名、当前工作目录等高风险个人标识
- 公开上传前必须对本地专属信息做脱敏;公开仓库中不得泄露本地用户名、主机名、工作目录、绝对路径等隐私字段
标准工作流
阶段一:判断是否属于“skill 设计缺陷”
至少回答清楚:
- 出问题的 skill 是哪个
- 它原本应该怎样工作
- 实际发生了什么
- 为什么这是 skill 设计缺陷,而不是用户输入问题或外部服务抖动
如果判断不足以支持“设计缺陷”结论,不要强行记录。
阶段二:本地记录 bug
优先运行确定性脚本:
python3 bensz-collect-bugs/scripts/collect_bug.py \ --skill-name "<skill_name>" \ --skill-author "Bensz Conan" \ --bug-summary "<一句话概括 bug>" \ --expected-behavior "<预期行为>" \ --actual-behavior "<实际行为>" \ --reproduction-step "<步骤1>" \ --reproduction-step "<步骤2>" \ --evidence "<关键报错或关键现象>"
可选补充:
--workaround--severity--device-type--agent-runtime--skill-source-path--skill-source-repo--additional-note--software key=value
脚本会自动:
- 收集当前设备 / OS / shell / 常见软件版本
- 对 bug 摘要、预期/实际行为、复现步骤、证据、补充说明等自由文本执行敏感信息清洗
- 按
计算稳定的config.yaml:hashing.stable_fieldsbug_hash - 在
写入标准化记录~/.bensz-skills/bugs/{skill_name}/{reporter}/{bug_hash}/ - 若同一 bug 已存在,则只更新
、occurrence_count
等追踪字段last_seen_at
说明:
优先使用当前 GitHub 用户名reporter- 若没有 GitHub 用户名,报告展示名默认使用匿名占位,不再回退到本地用户名
- 若当前机器尚未配置
,则本地目录先落到gh
,公开上报时再改用真实 GitHub 用户名作为远端路径pending-github-identity/
阶段三:让当前任务继续
记录 bug 并不意味着当前任务必须中断。
如果 AI 仍可通过临时 workaround 完成用户任务:
- 把 workaround 写进 bug 记录
- 继续完成用户眼前的任务
阶段四:公开上报到 bensz-bugs
bensz-bugs只有当用户明确说出类似意图时才做:
- “我想 report bensz skills bugs”
- “帮我公开上报这些 bensz skill 的 bug”
先检查
gh:
gh auth status
若未登录,指导用户执行:
gh auth login
然后运行:
python3 bensz-collect-bugs/scripts/report_bugs.py
可选过滤:
python3 bensz-collect-bugs/scripts/report_bugs.py --skill-name "<skill_name>"
该脚本会:
- 扫描
下全部本地 bug~/.bensz-skills/bugs/ - 用当前
登录用户作为公开报告用户名gh - 先校验远端仓库可访问,再开始上传
- 跳过已公开或远端已存在的 bug
- 对公开副本做脱敏,移除本地用户名、主机名、工作目录、绝对路径等仅应保留在本机的信息
- 直接通过
创建文件gh api repos/{owner}/{repo}/contents/{path} - 把本地
的公开状态更新为已上报bug-context.json
若只想预演,可运行:
python3 bensz-collect-bugs/scripts/report_bugs.py --dry-run
--dry-run 只输出“预计会上传哪些 bug”,不会修改本地状态,也不会触碰远端仓库。
输入契约
本地记录时必需信息
skill_nameskill_authorbug_summaryexpected_behavioractual_behavior
强烈建议补充
reproduction_stepsevidenceworkaroundagent_runtimeskill_source_path
输出
本地记录输出
~/.bensz-skills/bugs/{skill_name}/{reporter}/{bug_hash}/bug-context.json~/.bensz-skills/bugs/{skill_name}/{reporter}/{bug_hash}/BUG_REPORT.md
公开上报输出
- 远端仓库路径:
{skill_name}/{github_username}/{bug_hash}/ - 本地
中的:bug-context.jsontracking.public_reportedtracking.public_repotracking.public_pathtracking.reported_at
执行注意事项
- 优先读
获取本地根目录、文件名、仓库名和版本采集命令config.yaml - 本地目录结构遵循
config.yaml:storage.path_pattern - 若配置了非默认 GitHub 主机,公开上报阶段应遵循
config.yaml:github.api_host
必须保持标准章节,便于后续人工浏览BUG_REPORT.md- 如果用户给出的文本里含有敏感信息,必须先做脱敏/替换,再允许落盘或公开
已废弃;为保护隐私,该参数当前不会写入记录--reporter-display-name- 如果用户只想本地记录,不要擅自公开
- 如果用户要求公开,但
不可用,要先把阻塞点说清楚,再帮助其配置,而不是跳过鉴权直接失败gh
参考资源
- 规范模板:
templates/BUG_REPORT_TEMPLATE.md - 数据模型说明:
references/DATA_MODEL.md - 公开上报约定:
references/REPORTING_PROTOCOL.md