baidu-maps/stability-analysis-agent/stability-analysis-agent-skill

Name: stability-analysis-agent-skill
Author: baidu-maps

Claude Code and agent skill by baidu-maps/stability-analysis-agent

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使用 Stability Analysis Agent 分析 App 崩溃日志：结构化解析、addr2line/atos 符号化、源码上下文提取、可选 LLM 根因推理。在用户提供了 crash log、需要堆栈符号化、稳定性根因分析、或询问 sa-agent / stability-analysis-agent 用法时使用。

Install

npx vskill@latest install baidu-maps/stability-analysis-agent/stability-analysis-agent-skill

SKILL.md

Stability Analysis Agent

教外部 Agent（Claude Code、Cursor 等）如何调用 Stability Analysis Agent 的能力。本目录是对外能力导出包，不是 sa-agent skill install 的安装目录。

先决条件：安装 Python 包

任选一种方式安装 stability-analysis-agent（安装的是 CLI/工具链，不是本 Skill 目录）：

bash

# PyPI（推荐）
pip install stability-analysis-agent
 
# 含 RAG 向量库（Python 3.10–3.12 推荐）
pip install "stability-analysis-agent[rag]"
 
# 隔离 CLI
pipx install stability-analysis-agent
 
# 从源码开发安装
git clone https://github.com/baidu-maps/stability-analysis-agent.git
cd stability-analysis-agent
pip install -e .

安装后可用 sa-agent 或 python3 -m cli.main（源码目录下）。

无 Python 环境时，可从 GitHub Releases 下载预编译二进制 StabilityAnalyzer。

何时使用本 Skill

用户给了崩溃日志，需要比直接丢给 LLM 更可靠的分析（符号化 + 结构化解析 + 源码上下文）。
需要无 LLM API Key 跑通工具链（用 --scope gen_prompt_only）。
需要批量/脚本化分析，或读取标准化 JSON/Markdown 报告。

最小工作流（推荐顺序）

确认输入：--crash-log（必填）；符号化需 --library-dir；源码上下文需 --code-root（可多次指定）。
选择 scope（见下表）。
执行命令，报告写入 ./reports/<timestamp>/。
读报告：先看 01 → 02 → 03；AI 结论看 round_0/06_ai_gen_res.md 或 final_output.md。

`--scope` 快速选择

scope	需要 LLM	典型用途
`parse_log_only`	否	只解析日志结构，无需库目录
`parse_stack_only`	否	解析 + maps + 符号化 + 04a 诊断（条件 04c/d/e）
`gen_prompt_only`	否	完整工具链 + 生成 `06_ai_prompt.md`，无需 API Key
`full`（默认）	是	完整分析 + AI 推理

常用命令

完整 AI 分析

bash

sa-agent \
  --crash-log /path/to/crash.log \
  --library-dir /path/to/libs \
  --code-root /path/to/source

无 LLM Key：只生成提示词

bash

sa-agent \
  --crash-log /path/to/crash.log \
  --library-dir /path/to/libs \
  --code-root /path/to/source \
  --scope gen_prompt_only

仅解析 + 符号化

bash

sa-agent \
  --crash-log /path/to/crash.log \
  --library-dir /path/to/libs \
  --scope parse_stack_only

仓库内置 Demo（克隆后）

bash

sa-agent \
  --crash-log examples/crash_cases/demo_basic/logs/mac/NullPtr_SIGSEGV_2026-04-08_10-43-08.crash \
  --library-dir examples/crash_cases/demo_basic/lib/mac \
  --code-root examples/crash_cases/demo_basic/code_dir \
  --scope gen_prompt_only

更多示例见 examples.md。

报告目录结构

运行后在 ./reports/<timestamp>/ 生成：

文件	含义
`01_crash_log_parser.json`	结构化解析结果
`02_memory_maps.json`	内存映射（有则写）
`03_add2line_resolver.json`	符号化后的堆栈
`04a_crash_diagnosis.json`	崩溃诊断（含证据罗盘）
`04b_code_content_provider.json`	崩溃点源码上下文
`04b2_code_location_trace.json`	代码定位审计（旁路，默认不并入提示词）
`04c` / `04d` / `04e`	条件旁路：ANR / 内存压力 / 日志时序
`05_memory_context.json`	RAG 检索上下文
`round_0/06_ai_prompt.md`	发给 LLM 的提示词
`round_0/07_ai_gen_res.md`	LLM 分析结果
`final_output.md`	终端可读汇总

LLM 配置

full scope 需要 LLM。配置方式：

交互：sa-agent → 设置 → 配置大模型
本地文件：~/.config/stability-analysis-agent/agent_config.local.json
环境变量：OPENAI_API_KEY、DEEPSEEK_API_KEY 等（视 provider 而定）

符号化工具配置：~/.config/stability-analysis-agent/add2line_resolver_config.local.json

Daemon 模式（IDE / 高频场景）

bash

# 终端 1：启动
sa-agent --daemon-server --host 127.0.0.1 --port 8765
 
# 终端 2：委托分析
sa-agent --daemon http://127.0.0.1:8765 \
  --crash-log /path/to/crash.log \
  --library-dir /path/to/libs \
  --code-root /path/to/source

外部 Agent 安装本 Skill

将本目录复制到目标 Agent 的 skill 目录，例如：

bash

# Claude Code
cp -R stability-analysis-agent-skill ~/.claude/skills/stability-analysis-agent
 
# Cursor（项目级）
mkdir -p .cursor/skills
cp -R stability-analysis-agent-skill .cursor/skills/stability-analysis-agent

详细参考

reference.md — 参数、配置、报告字段、Python API
examples.md — 可复制命令集
仓库文档：docs/cli/CLI_COMMANDS_REFERENCE.md、docs/tools/CRASH_LOG_FORMATS.zh-CN.md

Security

Security scanPassed, 95 of 100Pattern checks on the skill's files.
Model reviewPassed

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Source

SKILL.md in the repositoryCheckingstability-analysis-agent-skill/SKILL.md

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Works with

Any agent vskill installs to: 56 targets in all. These 39 have a page on this site.

Claude Code
Cursor
GitHub Copilot
Windsurf
Codex
Gemini CLI
Cline
Amp
Roo Code
Goose
Continue
Kilo Code
Junie
Trae
OpenHands
Qwen Code
AI Agent
Tabnine Chat
Sourcegraph Cody
Amazon Q
Firebase Genkit
Sweep
Devin
Phind
Mentat
Claude Desktop
Aider
GPT Pilot
Plandex
bolt.new
v0
Replit Agent
Anse
TypingMind
BetterChatGPT
LibreChat
Warp AI
Pieces
Fig AI

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最小工作流（推荐顺序）

--scope 快速选择

常用命令

完整 AI 分析

无 LLM Key：只生成提示词

仅解析 + 符号化

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报告目录结构

LLM 配置

Daemon 模式（IDE / 高频场景）

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