Vibe coding之调试篇：如何高效Debugging

在分享了《Vibe coding 最后一公里： 打造一套通用的AI任务拆分和管理系统》中关于 AI 任务拆分与管理以促进高效 Vibe coding 的方法后，我收到了许多读者的正面反馈，这表明该主题具有不错的实践价值。

承接上一篇文章，今天我将聊一下 Vibe coding 实践中普遍存在的另一个痛点问题：如何高效地进行 Debug。

相信不少开发者都遇到过这样的困境：当 AI 生成的代码出现 Bug 时，即便反复与 AI 交互也难以直接定位并解决问题，最后不得不仔细完整的理解所有生成的代码逻辑后人工介入Debug，对效率的影响非常大。那在Debug过程中是否有更高效的方式呢？我在日常的实践中摸索出了一套相对高效的解决方案。接下来，我就从静态分析、动态分析、测试保障三个维度来分享相关的策略和思考。

静态分析

静态分析，简单来说，就是在不实际运行代码的情况下检查代码，找出潜在问题。在咱们 Vibe coding 的时候，这通常是 Debug 的第一步，尤其可以借助 AI 工具和 Git 这类版本控制系统来帮忙。

借助 AI 进行代码分析

遇到 Bug 时，我们通常会把 Bug 的详细描述交给Cursor，让它结合代码库进行分析。不过，这招儿有时效果并不理想，特别是当项目代码量很大时，AI 可能因为无法看到完整的上下文而出错。虽然Curosr中内置了具有100w token窗口的Geimin-2.5-Pro，但它其实还是使用的检索增强，并不会将完整仓库发送直接发送给Geimini。那怎么办呢？我通常会尝试以下两种方法来提高 AI 分析的成功率：

1. 明确上下文范围： 如果大概知道 Bug 可能在哪块代码区域，我会用 Cursor 的 @File（指定文件）或 @Code（指定代码行）这类功能，明确告诉 AI 应该重点关注哪里。这样可以帮助 AI 在大型仓库中更好地聚焦，提高定位问题的准确性。

2. 提供完整的代码库上下文： 有些 Bug 比较复杂，牵涉到多个模块或文件，只看部分代码可能不够。这时候，可以考虑把整个代码仓库转换成文本，提供给具备超长上下文能力的 LLM（比如通过 Google AI Studio 使用 Gemini-2.5-Pro）。我的具体做法是：

   • 用 repo2txt 打包代码： 这个小工具 (github.com/abinthomaso…) 能把整个项目代码整理成一个文本文件。
   • “喂”给大模型： 把生成的文本文件内容，加上详细的 Bug 描述，一起提交给能处理超长上下文的 Gemini-2.5-Pro。利用它能“看”到全局代码的优势，让它给出详细的、一步步的修复建议。这种方法对于那些需要跨模块分析的深层 Bug 特别有效。
   • 在 Cursor 中应用： 拿到修复建议后，再回到Cursor里，让它根据建议辅助生成或修改代码。

使用 git bisect 快速定位问题提交

还有一种情况，Vibe coding 时，AI 可能会生成很多小步快跑的提交（commit）。一旦发现 Bug，要在海量的提交历史里找到是哪一次引入的，手动排查非常耗时。这时候，git bisect 这个命令就能派上大用场了。

git bisect 的原理很巧妙，它通过二分查找的方式，在提交历史中自动帮你找到第一个引入 Bug 的那个提交。这样就能大大缩短你定位问题源头的时间。用起来大致是这几步：

• git bisect start：开始查找。
• git bisect bad <commit>：标记一个已知有问题的提交（比如最新的 HEAD）。
• 测试：Git 会自动切到中间的一个提交，你来测试这个版本有没有 Bug。
• 反馈：告诉 Git 测试结果（git bisect good 或 git bisect bad）。
• 重复：Git 不断缩小范围，直到找到第一个“坏”的提交。
• git bisect reset：结束查找，回到原来的分支。

更方便的是，如果你有一个能自动判断 Bug 是否存在的测试脚本，整个 bisect 过程完全可以自动化，效率还能再提升一个台阶！

总的来说，静态分析能帮我们解决不少代码层面的问题。然而有时候，一些运行时的Bug很难通过静态分析定位到，此时，我们就需要用上动态分析的手段。

动态分析

静态分析光看代码还不够时，就轮到动态分析上场了。动态分析，顾名思义，就是让代码跑起来，观察它在运行时的实际表现。目的是获取更多“现场”信息（比如变量的值、执行流程），然后把这些信息交给 AI，帮助它更准确地揪出 Bug 的根源。

我常用的动态分析方法主要有两种：

方法一：让 AI 帮忙加日志，获取运行时快照

日志是了解代码运行时状态最直接、便捷的方式之一。当需要动态信息时，我的做法通常是：

• 请求 AI 添加日志： 我会先告诉 Cursor Bug 的具体情况，然后请它帮忙：“请在相关的代码里加上详细的结构化日志（比如关键执行点的变量值、执行路径、函数调用参数等），帮我看看运行时具体发生了什么，这样好定位问题。我会运行代码，然后把日志结果发给你分析。”
• 运行与收集： 接着，我会运行代码，确保 Bug 能够复现，并把程序输出的日志信息收集下来。
• 反馈给 AI 分析： 最后，回到 Cursor，把收集到的详细日志粘贴给它，让它基于这些运行时的真实数据来分析问题到底出在哪里。这相当于给了 AI 一份详细的“诊断报告”，让它了解代码内部的实际运作情况。

方法二：结合断点调试与 AI 交互分析

这种加日志的方法通常很管用。但如果问题比较棘手，光靠日志还不够深入，我就会把传统的断点调试（Debugging）手段和 AI 分析结合起来。这种方法更“动手”一些，也分两步走：

• 请求断点建议： 我会把 Bug 描述、错误信息（如果有的话）和相关的代码片段提供给 AI，然后问它：“根据这个错误信息 [这里粘贴错误信息] 和这段代码 [这里粘贴或引用代码]，你觉得在哪几个位置设置断点最有可能帮助诊断问题？”
• 交互式调试与分析： 接下来，我会结合 AI 的建议和自己的经验判断，在代码中设置好断点。运行程序，当它在断点处停下来时，我会把当前的执行位置（比如函数名、代码块）、关键变量的当前值，或者调用堆栈（Call Stack）这些“现场信息”复制出来，再次提交给 Cursor，让它基于这些实时的上下文进行分析或提出下一步建议。

当然，现在也有像 ChatDBG 这样更集成的 AI 调试助手。它能让你在 Debugger 停下来的时候，直接通过聊天的方式与 AI 交互，分析当前状态，省去了手动复制粘贴上下文的步骤，用起来会更方便。

测试保障

前面我们聊的主要是出了 Bug 之后怎么去“救火”（Debug）。但更理想的情况，当然是尽量“防火”——在编码过程中就通过测试来保障代码质量。说起来，Vibe Coding 这种快速迭代的模式，其实跟 TDD（测试驱动开发） 的理念挺搭的。

这里存在一种有趣的相互关系：AI加速了代码生成，当生成的代码越来越多时，这可能增加bug出现的频率 ，但同时，AI也能加速测试用例的生成 ，而测试正是捕获这些bug的关键手段。因此，有效地利用AI进行测试，可以成为对冲AI代码生成风险的重要策略。

在之前的文章《Vibe coding 最后一公里： 打造一套通用的AI任务拆分和管理系统》中，我们的AI任务拆分和管理系统，不仅会将一个复杂的任务拆分成一系列适合Vibe Coding的子任务，同时还会为每个子任务生成一个测试策略。

具体怎么操作，让AI辅助我们更好地保障代码质量呢？我一般采取下面这个三步走的策略：

• 先搭框架，定接口： 基于子任务的需求描述，先让Cursor生成初步的功能代码框架和相关的接口定义。
• 再写测试用例： 利用第一步生成的框架/接口，结合任务系统提供的测试策略描述，让Cursor生成针对这个子任务的测试用例代码。
• 然后实现，边测边改： 让Cursor根据需求完善功能的具体实现细节。每当生成或修改了一部分代码后，立刻运行相关的测试用例。如果测试失败（亮红灯），就把错误信息直接“喂”给Cursor，让它分析并修正逻辑错误，直到所有相关测试用例都能顺利通过（全绿灯）。

最后，还有个非常关键的点必须强调：AI 生成的测试用例不一定百分百完美！ 我们自己还是要仔细检查一遍，尤其要关注各种边界条件、异常情况是否都覆盖到了，确保这些测试用例本身是足够健壮和全面的。只有这样，才能真正信赖它们来为我们的代码质量保驾护航。

结语

以上就是我在日常结合AI编码的过程中，一些常用的Debug或者质量保障的手段，希望能够帮助到你。AI编程工具无疑将继续朝着更智能、更自主、更深度集成的方向发展 。未来可能会有更多调试生命周期的环节被AI自动化。然而，即使AI能力再强，人类的监督、和最终责任仍然是不可或缺的。随着AI承担更多常规编码和简单调试任务，开发者的核心竞争力将更多地转向那些AI难以企及的高阶能力：复杂系统设计、战略性问题解决、高效的AI提示工程、对AI输出的严格评估，以及熟练驾驭人机协同的混合调试模式。