AI Skill MartKhám phá skillLệnhChương trìnhHọcSkill là gì?
 
← Về danh sách

Debug: Chẩn đoán dựa trên bằng chứng

Buộc chẩn đoán lỗi huấn luyện ML theo trình tự thu thập bằng chứng → giả thuyết → chạy thử nhanh, thay vì đoán mò.

Lập trìnhTrung cấp★ 448⑂ 38Điểm AI 8/10Cập nhật lần cuối: 1 thg 11, 2026

Làm được gì

  • Khi một lần chạy huấn luyện bị lỗi, phân kỳ, OOM, treo hoặc chậm bất thường, skill buộc Claude thu thập bằng chứng trước khi kết luận nguyên nhân.
  • Áp dụng quy trình 5 bước: ① dò rẻ tiền (ps aux, dmesg, nvidia-smi, df -h, đọc log, kiểm tra checkpoint) → ② nêu giả thuyết và gọi đúng tên là giả thuyết → ③ chạy smoke test 30 giây để xác nhận/bác bỏ → ④ thí nghiệm đối chứng đổi đúng một biến → ⑤ công bố nguyên nhân kèm trích dẫn output công cụ.
  • Cung cấp công thức smoke test theo từng giả thuyết: nghi OOM thì batch_size=1, nghi optimizer thì lr=0, nghi phân tán thì chạy 1 GPU, nghi dữ liệu thì dùng dataset tổng hợp.
  • Nếu bằng chứng chưa đủ, bắt buộc nói "chưa biết" và đề xuất phép dò tiếp theo.

Dành cho ai

  • Kỹ sư/nhà nghiên cứu ML dùng PyTorch, torchrun, accelerate
  • Người vận hành job huấn luyện dài trên máy chủ GPU hoặc cluster
  • Ai hay mất thời gian với kiểu "khởi động lại thử xem"

Ví dụ sử dụng

  1. "Loss thành NaN rồi, xem giúp tại sao" → đọc vài trăm dòng log cuối, kiểm tra grad_norm, rồi chạy smoke lr=0 để tách lỗi hàm loss khỏi lỗi optimizer.
  2. "GPU util bằng 0 suốt 3 tiếng mà tiến trình vẫn sống" → kiểm tra ps aux, nvidia-smi, dmesg để xem có bị chặn ở dataloader không, rồi thử dataset tổng hợp.
  3. "Job tối qua tự chết" → đối chiếu dòng oom-kill trong dmesg với thời điểm/kích thước checkpoint cuối để phân biệt OOM kernel và timeout NFS.

· · · Hướng dẫn cài đặt · · ·

Dùng thử ngay, không cần cài

Dán đoạn dưới vào Claude là dùng được skill này mà không cần cài đặt.

Hãy đọc hướng dẫn trong tệp này và làm theo để giúp mình:
https://raw.githubusercontent.com/fcakyon/labrat/HEAD/plugin/skills/debug/SKILL.md

Mình muốn: (viết việc bạn cần ở đây)

Nếu Claude không mở được liên kết, hãy mở liên kết và copy nội dung vào rồi dán.

↓ Thấy hữu ích thì tải ZIP bên dưới và cài. Sau đó skill tự chạy, không phải dán lại mỗi lần.

Cài vào ứng dụng Claude (không cần terminal)
  1. Tải tệp ZIP bằng nút bên dưới.
  2. Trong Claude, mở Settings → Capabilities và bật 'Code execution and file creation'. (chỉ một lần)
  3. Vào Customize → Skills → + → 'Upload a skill' rồi tải tệp ZIP lên.
↓ Tải ZIP
Cài vào Claude Code

Để Claude làm — dán câu dưới đây vào Claude Code

Hãy cài skill mình tìm thấy trên AI Skill Mart.
Copy thư mục plugin/skills/debug từ repo GitHub fcakyon/labrat vào ~/.claude/skills/fcakyon-debug-2/ của mình.
Sau khi cài xong, cho mình biết skill này làm được gì trong một câu.

Cài bằng lệnh thủ công

git clone https://github.com/fcakyon/labrat.git /tmp/labrat && mkdir -p ~/.claude/skills && cp -r /tmp/labrat/plugin/skills/debug ~/.claude/skills/debug

⚠ Đây là skill do người khác tạo. Hãy kiểm tra repo gốc trước khi cài.

  1. Mở terminal.
  2. Tải repo: git clone https://github.com/fcakyon/labrat.git /tmp/labrat
  3. Tạo thư mục skills: mkdir -p ~/.claude/skills
  4. Sao chép skill: cp -r /tmp/labrat/plugin/skills/debug ~/.claude/skills/debug
  5. Kiểm tra: ls ~/.claude/skills/debug/SKILL.md
  6. Khởi động lại Claude Code và thử yêu cầu: "debug giúp tôi vì sao run huấn luyện này chết".
  7. Lưu ý: skill cần các lệnh dmesg, nvidia-smi, journalctl, nên hoạt động tốt nhất trên máy chủ Linux có GPU NVIDIA.
Xem mã nguồn trên GitHub ↗Giấy phép: MIT