Stuck

Generate a structured help-request document when stuck with AI coding. Scans specified conversation sessions, extracts errors and failed attempts, outputs a clean HELP_REQUEST.md. Triggers on "stuck", "卡住了", "AI修不好", "生成求助文档", "help request".

从 AI 对话记录中提取错误信息，生成一份结构化的求助文档。

触发条件

用户说 stuck、卡住了、AI 修不好、生成求助文档、help request。

强制流程

这是一个引导式交互流程。每一步必须严格按顺序执行，不能跳过，不能合并，不能自动推进。每一步结束后必须停下来等用户响应，收到用户明确的回复后才能进入下一步。

步骤 1：问问题

问用户：

你卡在什么问题上？一句话描述。

然后停下来。等用户回答。不做任何其他事情。

步骤 2：确定对话范围

收到步骤 1 的回答后，运行以下命令列出最近的对话：

text

python3 ~/.claude/skills/stuck/scripts/parse_conversations.py list-all <当前工作目录的绝对路径>

将结果加上编号展示给用户（如 [1] claude_code 2026-03-29 ..., [2] codex_cli 2026-03-28 ...），然后问：

这个问题你在哪几个对话里处理的？请告诉我编号。

然后停下来。等用户选择。不做任何其他事情。

步骤 3：提取错误

收到步骤 2 的回答后，对用户指定的每个对话文件，运行以下命令提取信息：

text

python3 ~/.claude/skills/stuck/scripts/parse_conversations.py summary <文件绝对路径>

注意：如果文件大于 10MB，提醒用户该文件较大，提取可能需要一些时间，并只提取最近 50 轮交互的内容。

从提取结果中获取：

• 报错信息（原文）
• AI 尝试了哪些方案
• 交互了多少轮
• 哪些方案失败了，失败的表现是什么

从提取结果中自动判断失败模式：

• 同一个错反复出现 → 死循环
• 修好 A 坏了 B → 退化
• 每次方向完全不同 → 发散
• AI 说修好了但错误还在 → 沉默失败

提取完成后，把提取结果的摘要展示给用户，然后问：

这些信息准确吗？有没有遗漏的关键错误或需要补充的上下文？

然后停下来。等用户确认。不做任何其他事情。

步骤 4：生成文档

收到步骤 3 的确认后，生成 HELP_REQUEST.md 到项目目录，包含：

text

# 求助文档

## 问题
{用户在步骤1描述的一句话}

## 环境
- AI 工具: {从对话记录自动检测}
- 技术栈: {从项目文件自动检测}
- 持续时间: {从对话时间戳计算}
- 交互轮数: {从对话记录统计}

## 错误信息
{从对话记录提取的关键报错，原文}

## AI 尝试过的方案
{按时间顺序列出，标注每个方案的结果}

## 失败模式
{工具自动判断的结果}

## 已排除的方向
{确认无效的方案，避免帮助者重复建议}

## 相关代码
{问题所在的文件和关键函数}

保存前自动脱敏：

• API key 格式的字符串 → [REDACTED]
• 包含用户名的绝对路径 → 相对路径
• 邮箱地址 → [REDACTED]

保存后展示给用户，然后问：

文档已生成。你看一下有没有需要修改的地方？

然后停下来。等用户确认。

用户确认后，流程结束。

绝对规则

• 每一步之间必须停下来等用户回复。绝对不能跳步、合并步骤、或在用户没回复时自动推进。
• 只扫描用户指定的对话，不扫描全部
• 失败模式由工具自动判断，不问用户选择
• 错误信息保留原文，不总结不改写
• 文档面向的读者是对项目零了解的人或 AI