关于 team-diagnose
team-diagnose 是用于基于证据排查 adlc-team-skills 链路问题的 Agent 技能。它按顺序检查团队上下文链，并将注入侧问题连同命令输出转交给 adlc-cli。
主要功能
- 01按顺序执行五项诊断
- 02检查项目配置和 jq
- 03核对启动脚本输出
- 04发现过期的生成产物
- 05附证据转交注入侧问题
适用场景
- 01排查会话启动时缺少团队上下文
- 02查明指令未加载的原因
- 03诊断安装行为异常
安装
复制下面的命令，在终端中运行。
npx skills add https:/安装后在 Claude Code 中输入/team-diagnose确认已加载。
详细介绍
team-diagnose
概述
以证据为先，诊断 adlc-team-skills 接线故障。这条链路恰好有五个环节，每个环节都能通过一条命令检查——没有命令输出的诊断只是猜测，而猜测会被贴进错误报告。
边界： 本仓库负责 .events.json 和启动脚本的输出。注入端（分发器、生成的单 Agent 插件）由
adlc-cli 负责——adlc-team-skills 仓库中的
docs/event-hook-contract.md 文件划定了职责边界。诊断到此为止，然后转交处理。
适用场景
- 会话开始时缺少团队上下文（没有
Team Context & Decisions部分）。 - 本应匹配的规则未加载。
- 更新后安装行为异常。
不适用场景： 与团队上下文链路无关的应用程序错误，或对技能行为的讨论（这是 goldset/eval 问题）。
核心流程
按顺序运行检查——在第一个失败项处停止，修复后重新运行：
| # | 症状类别 | 检查（运行命令） | 通过标准 |
|---|---|---|---|
| 1 | 未配置 | cat .adlc/init-options.json | 存在一个有效的 team_ai_directives 路径 |
| 2 | 缺少工具 | command -v jq | PATH 中有 jq（技能注册表需要它） |
| 3 | 处理程序故障 | 从项目根目录运行 bash .agents/skills/team-boot/scripts/bash/boot.sh | stdout 输出指令索引，并用 EXTREMELY_IMPORTANT 包裹 |
| 4 | 安装过时 | （在技能仓库中）运行 pytest tests/unit/test_generated_artifacts_sync.py -q，或比较 skills/**/SKILL.md 与 .agents/skills/ 中的名称 | 镜像与源一致 |
| 5 | 注入端 | 生成的插件是否存在并已为该 Agent 加载？ | 如果 1–4 均通过，但会话仍缺少上下文 → 属于 adlc-cli 的职责范围——在该仓库提交问题，并附上检查 1–4 的输出 |
针对“规则未加载”的情况：确认会话开始时包含索引（检查 3 的内容），然后检查任务是否确实匹配了该规则的描述符——按需拉取由匹配结果驱动，而非读心术。
全链路检查： scripts/acceptance-test.sh 会在临时环境中安装并端到端验证整条链路（添加 --live 可运行真实 Agent 会话）。
报告格式
提交错误报告时，请包含：失败的检查编号、命令、命令的原始输出、Agent 名称/版本，以及仓库的安装方式（npx skills add 还是 adlc-cli）。不要改写成经过处理的叙述——请提供原始输出。
危险信号
- 尚未运行命令就下结论——每项检查只需一条命令。
- 尚未查看检查 3 的输出就“重新安装所有内容”。
- 检查 1–3 失败时却归咎于技能内容（这是配置问题，不是技能问题）。
- 在 adlc-team-skills 中提交注入端故障（检查 5 会指引你转交）。
这些情况都意味着：运行检查，然后提交报告。
验证
满足以下条件即可完成诊断：
- 检查 1–4 均已运行并记录输出（或已依据证据将问题转交检查 5 所指向的仓库）
- 已指出失败的环节及其命令输出
- 报告已提交至负责该问题的仓库