新手编程
用 AI 分步骤排查报错
用 AI 理解报错、形成假设、逐个验证，并避免随机改代码的诊断流程。
适合谁
- 排查陌生错误的开发者。
- 学习读堆栈的新手。
- 想写清楚 bug 记录的团队。
不适合谁
- 无法安全分享日志的人。
- 需要专家即时响应的事故。
- 日志包含密钥的情况。
工作流步骤
步骤 1
清理报错信息
删除密钥和无关日志，提供准确报错、堆栈、环境和最近改动。
示例输入
这是报错、框架版本、命令和最近改动，请解释可能原因。
期望输出
安全且聚焦的报错报告。
常见失败
模型基于不完整或不安全日志诊断。
人工检查
检查没有 token、密码或客户数据。
步骤 2
先要假设不要修复
要求按证据排序的假设，避免立刻随机打补丁。
示例输入
给三个可能原因和支持证据。
期望输出
排序后的假设列表。
常见失败
助手不解释原因就建议修复。
人工检查
拒绝没有证据关联的修复。
步骤 3
每个假设设计一个测试
要求用最小命令或代码检查验证/排除每个假设。
示例输入
每个假设给一个最小测试和预期结果。
期望输出
避免大改的测试计划。
常见失败
还没学到东西就做了多个修改。
人工检查
一次只跑一个测试并记录结果。
步骤 4
应用最小修复
确认假设后，要求最小修复和原因，不接受伪装成修复的重构。
示例输入
假设 2 已确认，只提出最小修复。
期望输出
有限修复和解释。
常见失败
模型重写周边代码。
人工检查
把 diff 和确认原因对照。
步骤 5
写 bug 记录
让 AI 总结原因、修复、验证和预防，让排错变成可复用经验。
示例输入
写 bug 记录：原因、修复、验证和预防。
期望输出
简洁排错记录。
常见失败
没有记录原因导致问题复发。
人工检查
检查该记录能否帮助另一个开发者复现推理。
人工审查清单
- 检查 AI 输出是否真正解决 AI-assisted debugging，而不是变成泛泛回答。
- 核验事实、日期、名称、数字、链接和引用内容。
- 删除无依据结论、空话、重复衔接和过度自信表达。
- 发布或发送前，对照读者、渠道和格式检查。
- 记录提示词、工具、输入材料、人工修改和最终判断，方便复用。
常见错误
- 用模糊提示词开始 AI-assisted debugging，没有验收标准。
- 还没给来源、限制、示例和审查规则，就要求模型直接给最终答案。
- 把流畅回答当正确答案，没有检查来源覆盖、隐藏假设和边界情况。
- 研究、写作、审查和最终编辑都用同一个提示词。
- 因为第一版看起来顺，就跳过人工检查。