Kode Debugging & Fejlfinding
Udvikling
Brug LLMs til at identificere bugs, foreslå fixes, forklare errors og hjælpe med troubleshooting af kode problemer.
Sværhedsgrad
Intermediate
Estimeret Omkostning
Lav
Anbefalede Modeller
GPT-4Claude SonnetGPT-3.5 Turbo
Fordele
- ✓Hurtigere fejlfinding
- ✓Forklaring af komplekse errors
- ✓Foreslå multiple løsninger
- ✓Læring gennem forklaringer
- ✓24/7 debug assistance
- ✓Flere sprog og frameworks
Udfordringer
- !Kan foreslå forkerte fixes
- !Mangler fuld kodebase kontekst
- !Kræver validering af løsninger
- !Kan overse edge cases
- !Begrænset til synlig kode
Implementation Tips
- 💡Giv error messages og stack traces
- 💡Inkluder relevant kode kontekst
- 💡Beskriv forventet vs faktisk adfærd
- 💡Test foreslåede løsninger grundigt
- 💡Kombiner med traditional debugging
Eksempler fra Den Virkelige Verden
- →Runtime error debugging
- →Performance optimization
- →Logic error identification
- →Test failure analyse
- →Code review assistance