AI ile Kodda Hata Ayıklama

Hata ayıklama bir dedektiflik işidir: Bir semptomu gözlemlersiniz, nedeni hakkında bir hipotez oluşturursunuz, onu test edersiniz ve tekrarlarsınız. Yapay zeka asistanları yararlı ortaklardır çünkü birçok yaygın hatayı görmüşlerdir ve yığın izini yeni başlayanların çoğundan daha hızlı okuyabilirler. Tahmin etmeleri gerektiğinde çok daha az kullanışlıdırlar ve bir tahmin modeli çoğu zaman dosyanızın tamamını güvenle yeniden yazacaktır. Tam hatayla başlayın. Python'de geri izleme olarak adlandırılan yığın izleme, hataya yol açan işlev çağrıları zincirini listeler. En kullanışlı kısımlar genellikle hata türü ve mesajı ile kütüphane kodu yerine kendi dosyalarınıza işaret eden çerçevelerdir. Hatayı ekran görüntüsü olarak değil metin olarak yapıştırın ve kodu, bahsettiği satır numaralarının çevresine ekleyin. Daha sonra, beklenen ve gerçek davranışın yanı sıra ortamınızı da açıklayın: dil sürümü, anahtar kitaplık sürümleri ve uygun olduğunda işletim sistemi. "İşe yaramıyor" modele hiçbir şey vermez. "10 satır bekliyordum, 0 alıyorum, hata yok" çok şey veriyor. Daha zor hatalar için minimum düzeyde tekrarlanabilir bir örnek oluşturun: hala sorunu gösteren en küçük kod parçası ve veri. Bir tane yapmak genellikle hatayı kendi kendine ortaya çıkarır ve özel kod ve verileri sohbetin dışında tutar. Daha sonra hipotezler isteyin, örneğin: "En olası üç nedeni ve her birini nasıl kontrol edebileceğimi listeleyin." Herhangi bir şeyi değiştirmeden önce print ifadeleriyle veya hata ayıklayıcıyla onaylayın. Bir düzeltme uyguladığınızda, orijinal arıza durumunu artı birkaç normal durumu yeniden çalıştırın ve yapay zekadan düzeltmenin neden işe yaradığını açıklamasını isteyin. İki yanlış anlama yaygındır. Hatada adı geçen satır her zaman hatanın olduğu yerde değildir; genellikle kötü bir değerin yaratıldığı yer değil, en sonunda kullanıldığı yerdir. Ve hiçbir hata mesajının olmaması çıktının doğru olduğu anlamına gelmez.