1. 基本信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 名称 | debug-pipeline-harness-harness-skills |
| 作者/维护者 | Harness（harness 官方组织） |
| 来源链接 | https://github.com/harness/harness-skills/tree/main/skills/debug-pipeline |
| 许可证 | Apache-2.0（GitHub API 获取，仓库级） |
| GitHub Stars / Forks | 合集仓库整体 73 / 14（GitHub API 获取；该数字属整个 harness-skills 合集，不代表本技能自身热度，取证方式见第 7 章） |
| 最新版本 | SKILL.md 声明 version 2.1.0 |
| 安装方式 | 克隆仓库 + 配置 Harness MCP v2 Server（详见第 10 章） |
2. 功能介绍与亮点
debug-pipeline 用自然语言诊断 Harness 流水线执行失败或性能瓶颈，输出结构化报告。
- 一次调用拿到完整诊断：
harness_diagnose工具接受 execution_id、pipeline_id 或 Harness UI 链接，自动给出阶段/步骤耗时拆解、瓶颈定位与失败详情，并自动跟进链式（子）流水线的失败 - 六类根因分析框架：把常见失败归为构建、基础设施、配置、部署、超时、制品六类错误，每类给出典型症状与修复方向（如“No delegate available”对应检查 delegate 状态，ImagePullBackOff 对应检查镜像仓库凭据）
- 深度模式可选：需要更细粒度分析时可请求原始诊断载荷、完整流水线 YAML 与失败步骤日志，并可指定日志截取行数与步骤数上限
- 持续打磨：初版发布后曾专门增强 harness_diagnose 的参数说明，而非停留在首次批量添加后不再更新
3. 适用场景
所属分类：DevOps 与基础设施
适合已经在用 Harness CI/CD 的工程师与 SRE：流水线跑失败或变慢时，不必手动翻执行日志、逐步比对 YAML，用一句“为什么我的构建失败了”“哪个阶段是瓶颈”就能让 agent 调用 MCP 工具拿到结构化诊断报告与修复建议，尤其适合对 Harness 平台内部概念（delegate、connector 等）还不熟悉的初中级工程师。
4. 跨 Agent 兼容性
- Claude Code：原生支持——仓库根目录 CLAUDE.md 导入 AGENTS.md，skills 自动发现，README 给出具体安装步骤
- Codex：官方支持——README 明确列出 Codex 的 MCP 配置步骤，并直接以 debug-pipeline 为示例说明如何在 prompt 中引用技能文件
- OpenClaw：未验证——抓取材料未点名，仅笼统声明支持任何兼容系统指令/MCP/文件上下文的 AI 工具
- Hermes Agent：未验证——抓取材料未点名，理由同上
5. 推荐理由
把“翻日志排查流水线为什么失败”这件几乎每个用 Harness 的工程师都会遇到、也最耗时的事，交给 agent 通过只读 MCP 工具一次性拿到结构化诊断（阶段/步骤/耗时/根因/修复建议），六类故障分析框架和详尽故障排查段落让排查不再单纯依赖个人经验积累。
6. 评分
| 维度 | 分数 | 说明 |
|---|---|---|
| 受欢迎程度 | 7 | Harness 官方出品，但本子技能自身仅 2 次提交，仓库整体 73 stars 规模有限，未见独立于官方渠道的第三方讨论 |
| 可用性 | 8 | 参数表、六类故障分析框架、响应报告模板与故障排查段落一应俱全，且有过针对性的内容增强提交；但需要已有 Harness 账号、配置好的 MCP v2 Server 与 API Key，非零配置开箱即用 |
| 安全性 | 9 | 见下方检查清单 |
| 综合 | 8.0 | 三项均值 |
安全检查清单：
| 检查项 | 结果 |
|---|---|
| ① Shell 命令与权限范围 | 不执行任意 shell 命令，全部通过 harness_diagnose/harness_status/harness_list/harness_get 只读 MCP 工具完成诊断，不修改任何流水线或资源 |
| ② 联网外发 | 仅通过用户自行配置的 Harness MCP v2 Server 与用户自己的 Harness 账号通信，未见其他外发目标 |
| ③ 凭据存储 | 依赖 Harness MCP Server 自身的 API Key 配置（环境变量），技能正文不要求粘贴或落盘明文凭据 |
| ④ 可疑指令 | 全文未发现提示注入或隐蔽指令，均为诊断步骤说明与响应格式模板 |
| ⑤ 作者信誉 | Harness 为知名商业 CI/CD 平台厂商，harness 为其官方 GitHub 组织 |
| ⑥ License | Apache-2.0，明确（仓库级） |
| ⑦ 维护时间 | 子目录最近一次为内容增强型提交，仓库整体最近一次提交为 2026-07-07，非弃置项目 |
7. 跟同类 Skills 相比的优势
| 方案 | 定位 | 差异 |
|---|---|---|
| debug-pipeline（本技能） | 诊断 Harness 平台原生流水线执行失败，给出阶段/步骤级耗时拆解与六类根因归类 | 深入 Harness 平台专属概念（delegate、connector、链式流水线），诊断粒度到具体步骤与日志片段 |
| unblock-pr（Datadog 出品） | 诊断 GitHub Actions 等通用 CI 上 PR 报红的原因，分类为 flaky/infra/regression | 面向平台无关的 PR 级 CI 状态，判断“是否值得重跑”，不深入某条流水线内部的阶段耗时与配置细节 |
| dd-apm（Datadog 出品） | 面向已部署应用的分布式追踪与性能剖析，自动适配 K8s/Linux 埋点环境 | 排查对象是运行中服务的调用链路，而非 CI/CD 流水线本身的构建/部署过程 |
| dora-metrics（同仓库姊妹技能） | 汇总部署频率、变更前置时间等六种 DORA 指标生成工程效能报告 | 面向团队整体交付效能的周期性报告，而非单次流水线失败的即时诊断 |
8. 用户评价
该技能目前在第三方平台尚无具名用户评价；仓库层面公开的 issue 与合并记录以 Harness 内部工程师为主。
9. 其他补充
除 Claude Code、Codex 外，README 同时给出 Cursor 与 GitHub Copilot 的接入步骤（分别通过 mcp.json 配置与 copilot-instructions.md），显示该技能库面向多种 AI 编程助手设计。同仓库还有 incident-response（关联部署与事故、评估影响范围）、deployment-readiness（部署前就绪度检查与金丝雀发布决策）等操作类姊妹技能，覆盖流水线生命周期的不同阶段。
10. 安装使用方式
git clone https://github.com/harness/harness-skills.git
cd harness-skills
claude在 ~/.claude/settings.json 中加入 Harness MCP v2 Server 配置：
{
"mcpServers": {
"harness-mcp-v2": {
"command": "npx",
"args": ["-y", "harness-mcp-v2"],
"env": { "HARNESS_API_KEY": "<your-api-key>" }
}
}
}安装后无需重启；在对话中输入 /debug-pipeline 或直接描述“为什么我的构建流水线失败了”“哪个阶段是瓶颈”即可触发诊断。
11. 注意事项
- 必须已有 Harness 账号并配置好 Harness MCP v2 Server（含 API Key），无法离线或脱离 Harness 平台使用
- 执行日志按 Harness 平台的保留策略过期，过旧或刚终止的执行可能拿不到完整日志
- 诊断结果依赖 MCP 服务器连接稳定与 API Key 有效性，连接异常时需自行排查 MCP 配置
- OpenClaw / Hermes Agent 的兼容性未见官方声明，跨 agent 使用前建议自行验证