Диагностика ошибок в исследовательском коде

testing

diagnose — это скилл для Claude Code, который находит корневую причину ошибки или неверного результата через дисциплинированный цикл: воспроизведение → минимизация → гипотеза → инструментирование → исправление, вместо хаотичных правок наугад. Скилл заточен под исследовательский код на R, Stata и Python, где баг чаще всего — молчаливое неверное число, а не явный сбой: коерция типов, проблемы NA и merge, уровни факторов, кластеризация стандартных ошибок, взвешивание, мультиколлинеарность, дрейф версий пакетов, незафиксированные сиды. Работает с одним конкретным симптомом — одним неверным числом или одним падающим запуском; для аудита всех числовых утверждений в рукописи предназначен смежный скилл `/audit-reproducibility`. Флаг `--no-fix` позволяет локализовать причину без редактирования общих или критически важных файлов. Подходит аналитикам и исследователям, которые ищут ответ на вопросы «почему изменилась регрессия», «результат не воспроизводится» или «скрипт падает без понятной причины».