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systematic-debugging

systematic-debugging

github.com/mxyhi开发50875 次安装2 天前更新
代码仓库

关于 systematic-debugging

systematic-debugging 是一套面向技术故障的分阶段调试流程,适用于测试失败、生产缺陷、性能问题和构建故障等情况。它要求先调查根因,再提出假设、最小化验证并实施修复。

主要功能

  1. 01遵循四阶段调试流程
  2. 02修复前调查根因并收集证据
  3. 03追踪数据流与组件边界
  4. 04一次测试一个假设
  5. 05修复后通过测试验证

适用场景

  1. 01调查无法稳定复现的缺陷
  2. 02定位多组件系统中的故障环节
  3. 03分析多次修复未奏效的问题
  4. 04修复前创建可复现的失败测试

安装

复制下面的命令,在终端中运行。

$npx skills add https://github.com/mxyhi/ok-skills --skill systematic-debugging

安装后在 Claude Code 中输入/systematic-debugging确认已加载。

包含的文件

除 SKILL.md 外,安装时一起下载的参考资料和脚本。

condition-based-waiting-example.ts
condition-based-waiting.md
CREATION-LOG.md
defense-in-depth.md
find-polluter.sh
root-cause-tracing.md
test-academic.md
test-pressure-1.md
test-pressure-2.md
test-pressure-3.md

详细介绍

系统化调试

概述

随机的修复既浪费时间,又会制造新的 bug。快速打补丁只会掩盖底层问题。

核心原则: 在尝试修复之前,始终先找到根本原因。只修复症状就是失败。

违反这一流程的字面要求,就是违反调试的精神。

铁律

NO FIXES WITHOUT ROOT CAUSE INVESTIGATION FIRST

如果你还没有完成第 1 阶段,就不能提出修复方案。

何时使用

适用于任何技术问题:

  • 测试失败
  • 生产环境中的 bug
  • 意外行为
  • 性能问题
  • 构建失败
  • 集成问题

在以下情况下尤其要使用:

  • 处于时间压力下(紧急情况会让猜测变得诱人)
  • “只需一个快速修复”看起来很明显
  • 你已经尝试过多次修复
  • 之前的修复没有奏效
  • 你并不完全理解这个问题

在以下情况下不要跳过:

  • 问题看起来很简单(简单的 bug 也有根本原因)
  • 你很着急(仓促必然导致返工)
  • 经理要求现在就修好(系统化比反复折腾更快)

四个阶段

你必须完成每个阶段,才能进入下一个阶段。

阶段 1:根本原因调查

在尝试任何修复之前:

  1. 仔细阅读错误信息

    • 不要跳过错误或警告
    • 它们往往包含确切的解决方案
    • 完整阅读堆栈跟踪
    • 记下行号、文件路径、错误代码
  2. 稳定复现

    • 你能可靠地触发它吗?
    • 确切的步骤是什么?
    • 它每次都会发生吗?
    • 如果无法复现 → 收集更多数据,不要猜测
  3. 检查最近的变更

    • 什么变更可能导致了这个现象?
    • Git diff、最近的提交
    • 新依赖、配置变更
    • 环境差异
  4. 在多组件系统中收集证据

    当系统有多个组件时(CI → build → signing,API → service → database):

    在提出修复方案之前,添加诊断埋点:

    For EACH component boundary:
      - Log what data enters component
      - Log what data exits component
      - Verify environment/config propagation
      - Check state at each layer
    
    Run once to gather evidence showing WHERE it breaks
    THEN analyze evidence to identify failing component
    THEN investigate that specific component
    

    示例(多层系统):

    # Layer 1: Workflow
    echo "=== Secrets available in workflow: ==="
    echo "IDENTITY: ${IDENTITY:+SET}${IDENTITY:-UNSET}"
    
    # Layer 2: Build script
    echo "=== Env vars in build script: ==="
    env | grep IDENTITY || echo "IDENTITY not in environment"
    
    # Layer 3: Signing script
    echo "=== Keychain state: ==="
    security list-keychains
    security find-identity -v
    
    # Layer 4: Actual signing
    codesign --sign "$IDENTITY" --verbose=4 "$APP"
    

    这揭示了: 哪一层失败了(secrets → workflow ✓,workflow → build ✗)

  5. 追踪数据流

    当错误位于调用栈深处时:

    请参阅本目录中的 root-cause-tracing.md,了解完整的反向追踪技术。

    快速版本:

    • 错误值源自哪里?
    • 是什么用错误值调用了它?
    • 持续向上追踪,直到找到源头
    • 在源头修复,而不是在症状处修复
阶段 2:模式分析

在修复之前先找到模式:

  1. 寻找可用的示例

    • 在同一代码库中找到类似的可运行代码
    • 哪些可运行的东西与出问题的东西相似?
  2. 与参考实现对比

    • 如果要实现某种模式,请完整阅读参考实现
    • 不要略读 - 逐行阅读
    • 在应用之前充分理解该模式
  3. 找出差异

    • 可运行的和出问题的之间有什么不同?
    • 列出每一处差异,无论多小
    • 不要假设“那不可能有影响”
  4. 理解依赖关系

    • 这还需要哪些其他组件?
    • 需要哪些设置、配置、环境?
    • 它做了哪些假设?
阶段 3:假设与验证

科学方法:

  1. 提出单一假设

    • 清楚陈述:“我认为 X 是根本原因,因为 Y”
    • 写下来
    • 要具体,不要含糊
  2. 最小化验证

    • 做出尽可能小的变更来验证假设
    • 一次只改变一个变量
    • 不要同时修复多个东西
  3. 在继续之前进行验证

    • 奏效了吗?是 → 阶段 4
    • 没奏效?提出新的假设
    • 不要在原有基础上叠加更多修复
  4. 当你不知道时

    • 说“我不理解 X”
    • 不要假装知道
    • 寻求帮助
    • 进一步研究
阶段 4:实现

修复根本原因,而非表面症状:

  1. 创建失败的测试用例

    • 尽可能简单地复现问题
    • 尽可能编写自动化测试
    • 如果没有测试框架,则编写一次性测试脚本
    • 修复前必须先完成
    • 使用 tdd 技能编写恰当的失败测试
  2. 实施单一修复

    • 解决已确定的根本原因
    • 一次只做一项更改
    • 不要顺手改进其他内容
    • 不要捆绑重构
  3. 验证修复

    • 测试现在通过了吗?
    • 其他测试没有被破坏吗?
    • 问题确实解决了吗?
  4. 如果修复不起作用

    • 停止
    • 统计:你尝试了多少次修复?
    • 如果少于 3 次:返回阶段 1,根据新信息重新分析
    • 如果达到或超过 3 次:停止并质疑架构(见下方第 5 步)
    • 未经架构讨论,不要尝试第 4 次修复
  5. 如果 3 次或更多修复均告失败:质疑架构

    表明存在架构问题的模式:

    • 每次修复都会在不同位置暴露新的共享状态、耦合或问题
    • 修复需要“大规模重构”才能实施
    • 每次修复都会在其他地方引发新的症状

    停止并质疑基本设计:

    • 这种模式在根本上是否合理?
    • 我们是否只是“因为惯性而坚持下去”?
    • 是否应该重构架构,而不是继续修复症状?

    尝试更多修复之前,先与人类伙伴讨论

    这不是假设失败,而是架构有误。

危险信号——停止并遵循流程

如果你发现自己在想:

  • “先快速修复,之后再调查”
  • “只要试着改一下 X,看看有没有用”
  • “多做几项更改,再运行测试”
  • “跳过测试,我手动验证”
  • “问题很可能出在 X,我来修”
  • “我还没完全弄明白,但这样或许有用”
  • “模式建议做 X,但我会换种方式”
  • “主要问题如下:[未经调查就列出修复方案]”
  • 尚未追踪数据流就提出解决方案
  • “再试一次修复”(已经尝试过 2 次或更多时)
  • 每次修复都会在不同位置暴露新问题

以上任何一种情况都意味着:停止。返回阶段 1。

**如果 3 次或更多修复均告失败:**质疑架构(见阶段 4.5)

你的人类伙伴指出你做得不对的信号

留意这些提醒:

  • “这不是没有发生吗?”——你未经验证就做了假设
  • “这样能让我们看到……吗?”——你本应补充证据收集
  • “别猜了”——你还没弄清问题就提出了修复方案
  • “深入思考”——要质疑基本设计,而不只是症状
  • “我们卡住了吗?”(沮丧地问)——你的方法不起作用

**听到这些时:**停止。返回阶段 1。

常见自我辩解

借口实际情况
“问题很简单,不需要流程”简单问题也有根本原因。处理简单 bug 时,流程依然高效。
“情况紧急,没时间走流程”系统化调试比猜测和反复尝试更快。
“先试试这个,再调查”第一次修复会定下做事的模式。从一开始就做好。
“确认修复有效后再写测试”未经测试的修复不可靠。先写测试才能验证修复。
“一次修复多个问题能节省时间”无法确定哪项修改起了作用,还会引入新 bug。
“参考内容太长,我会灵活套用模式”理解不完整必然导致 bug。请完整阅读。
“我看出问题了,让我来修”看到症状 ≠ 理解根本原因。
“再试一次修复”(失败 2 次或更多后)失败 3 次或更多次意味着存在架构问题。质疑这种模式,不要再次修复。

快速参考

阶段关键活动成功标准
1. 根本原因阅读错误信息、复现问题、检查更改、收集证据理解是什么问题以及为什么发生
2. 模式查找有效示例并进行比较找出差异
3. 假设提出理论,进行最小化测试假设得到确认,或提出新假设
4. 实现创建测试、修复、验证Bug 已解决,测试通过

何时调查后仍“找不到根本原因”

如果系统性调查发现,问题确实由环境、时序依赖或外部因素导致:

  1. 你已完成调查流程
  2. 记录你调查过的内容
  3. 实施适当的处理措施(重试、超时、错误消息)
  4. 添加监控/日志,以便未来调查

但是: 95% 的“找不到根本原因”案例都是调查不完整。

辅助技巧

这些技巧是系统性调试的一部分,可在此目录中找到:

  • root-cause-tracing.md - 沿调用栈反向追踪 Bug,找到最初的触发因素
  • defense-in-depth.md - 找到根本原因后,在多个层级添加验证
  • condition-based-waiting.md - 用条件轮询替代任意超时

相关技能:

  • tdd - 创建失败测试用例(阶段 4,步骤 1)
  • superpowers:verification-before-completion - 在宣称成功前验证修复是否有效

实际效果

根据调试记录:

  • 系统性方法:15-30 分钟即可修复
  • 随机修复方法:反复折腾 2-3 小时
  • 首次修复成功率:95% vs 40%
  • 引入的新 Bug:几乎为零 vs 常见

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