[aw] Rig Skill Integration - DeepSeek Harness experienced an engine outage
Los mantenedores suelen responder en 1 día
Nadie ha tomado este issue todavía.
Evaluación
- Dificultad
- 4/5
- Tiempo estimado
- 1-2 días
- Aptitud para principiantes
- 18/100
- Tipo de issue
- Error
- Claridad
- Bastante claro
- Estado de actividad
- Activo
- Stack tecnológico
- github-actions
- Área
- ci-cd
Línea de trabajo
Start with the workflow definition at .github/workflows/rig-skill-integration-deepseek.md and the failed run linked in the issue, then check whether the engine_driver_failure was a transient DeepSeek outage or a configuration problem. The issue names no files to change and no failing test, so the first step is to confirm the cause from the run logs. Done means the cause is recorded, and either the workflow reruns successfully or the failure is confirmed as external.
Escrito por el modelo de indexación a partir del texto del issue.
Descripción
Workflow Failure
Workflow: Rig Skill Integration - DeepSeek Harness
Branch: main
Run: https://github.com/githubnext/rig/actions/runs/38063082231
[!WARNING]
Task Could Not Be Completed: The agent reported that the task could not be performed due to an infrastructure or tool failure.
Error details:
engine_driver_failure
Agent finished without emitting a terminal safe output; task completion could not be confirmed.
Driver exit code: 1. The engine driver exited before a terminal safe output was recorded.
Failure classification: engine_outage
Last engine error type: unknown
Retry attempts observed: 0
This is a structured incompletion signal (report_incomplete), not a real task outcome. Any other safe outputs emitted alongside this signal (e.g., comments) describe the failure state, not a completed review or action.
Action Required
Assign this issue to an agent to debug and fix the issue.
Debug with any coding agent
Use this prompt with any coding agent (GitHub Copilot, Claude, Gemini, etc.):
Debug the agentic workflow failure using https://raw.githubusercontent.com/github/gh-aw/main/debug.md
The failed workflow run is at https://github.com/githubnext/rig/actions/runs/38063082231
Manually invoke the agent
Debug this workflow failure using your favorite Agent CLI and the agentic-workflows prompt.
- Start your agent
- Load the
agentic-workflowsskill from.github/skills/agentic-workflows/SKILL.mdor https://github.com/github/gh-aw/blob/main/.github/skills/agentic-workflows/SKILL.md - Type
debug the agentic workflow rig-skill-integration-deepseek failure in https://github.com/githubnext/rig/actions/runs/38063082231
[!TIP]
Stop reporting this workflow as a failure
To stop a workflow from creating failure issues, set
report-failure-as-issue: falsein its frontmatter:safe-outputs: report-failure-as-issue: false
Generated from Rig Skill Integration - DeepSeek Harness · ◷
- expires on Oct 17, 2026, 3:21 PM UTC
- Lenguaje dominante
- TypeScript
- Estrellas
- 14
- Forks
- 0
- Merge medio
- 3 h 38 min
- PR fusionados (30 d)
- 29
Preparar el entorno
Este proyecto no incluye contenedor de desarrollo, Dockerfile ni guía de contribución, así que la configuración corre por tu cuenta: empieza por su README y consulta nuestra guía para la primera contribución para los pasos generales.
Primeros pasos
- Lee el issue completo y luego la guía de contribución del proyecto.
- Comenta en el issue que vas a ocuparte — evita que dos personas hagan lo mismo.
- Haz un fork del repositorio y trabaja en una rama.
- Abre un pull request que haga referencia al número del issue.
Más de githubnext/rig
-
agentic-workflows
Dificultad 4/5 1-2 días Aptitud para principiantes 22/100
githubnext/rig#650 ·
Los mantenedores suelen responder en 1 día
-
ai-agent automation
Dificultad 3/5 Medio día Aptitud para principiantes 15/100
githubnext/rig#648 ·
Los mantenedores suelen responder en 1 día
-
ai-agent automation
Dificultad 2/5 Menos de una hora Aptitud para principiantes 12/100
githubnext/rig#647 ·
Los mantenedores suelen responder en 1 día
-
agentic-workflows
Dificultad 3/5 Medio día Aptitud para principiantes 25/100
githubnext/rig#646 ·
Los mantenedores suelen responder en 1 día
-
ai-agent automation
Dificultad 4/5 1-2 días Aptitud para principiantes 15/100
githubnext/rig#645 ·
Los mantenedores suelen responder en 1 día
Todos los issues de githubnext/rig
Issues similares
-
bug
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 72/100
vercel/streamdown#673 · 1 reacción ·
Los mantenedores suelen responder en 1 día
-
docs(stream-protocol): document messageMetatadata on start/finish and the message-metadata chunkAbiertofactory-active task-identify-harness-labels-done task-identify-issue-type-done
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 82/100
vercel/ai#23375 · 1 comentario ·
Los mantenedores suelen responder en 1 día
-
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 72/100
agilepathway/label-checker#721 ·
Los mantenedores suelen responder en 1 día
-
CLI Empathy needs triage
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 74/100
chromaui/chromatic-cli#1524 ·
Los mantenedores suelen responder en 1 día
-
Dificultad 2/5 1-3 horas Aptitud para principiantes 72/100
Los mantenedores suelen responder en 1 día