调试困境分析
开发者面对复杂bug时，单一AI的解决方案常存在局限性，且传统工具无法结构化追踪分析过程。
Dereference的调试方法论
- 多模型会诊机制：将错误日志同时发送给GPT-4（模式识别）、Claude（逻辑分析）、Gemini（补丁生成）
- 时间线回溯：通过”Debug Timeline”功能可视化错误引入点及后续影响链
- 假设验证分支：为每种可能的错误成因创建验证分支（如内存泄漏/竞态条件/数据污染）
Specific operation process
- 主会话粘贴完整的错误堆栈和复现步骤
- 创建3个分析分支：根因分析（GPT-4）、最小复现代码（Claude）、修复方案（Gemini）
- 通过”Compare Outputs”视图横向对比各模型分析结果
- 将验证通过的修复方案合并到主分支
案例成效
在处理一个Redis连接池泄漏问题时，该方法在23分钟内准确定位到go-redis v8.11.5的已知issue，而传统单模型调试平均需要72分钟。
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May not be reproduced without permission:AI productivity tools " 怎样实现AI辅助debug时的系统性错误分析？
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