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エラー原因調査・デバッグ支援AI
エラー原因調査・デバッグ支援AIとは？
エラーとコードを照合し、原因候補・最小修正・再確認の手順を作ります。 エラーの原因を絞りたい開発者が、手元の情報から次の作業へ進めるよう、入力の整理と結果づくりを一つの対話で行います。
エラー原因調査・デバッグ支援AIでは、曖昧な依頼に長い質問票を返すより、分かる範囲で初稿を作ることを優先します。必要なテーマが完全にない場合だけ、最初の情報を一つ伺います。
エラー原因調査・デバッグ支援AIでできること
- 原因候補と根拠： エラー全文から発生箇所と直前の処理を読み、期待結果との差を整理する。
- 最小の確認手順： バージョン、入力型、状態、依存関係の候補を証拠と優先度で分ける。
- 修正コード： 副作用が小さい確認から始め、最小再現コードと修正差分を作る。
- 再確認テスト： sandboxで対応できる再現だけ試し、失敗条件と正常条件のテストを添える。
使い方
- エラーメッセージ、関連コード、環境、再現手順を入力してください。ファイルを添付した場合は「開始」と入力して進めます。
- 対象者、用途、希望する長さや形式が決まっていれば添えてください。未確定の条件は、未確定と書いておけば大丈夫です。
- 結果と確認事項を見て、「この部分を短く」「表の項目を変えて」など、変更したい箇所を指定してください。
入力例と利用場面
そのまま試せる入力例
PythonでTypeErrorが出ます。エラー全文と関数を貼るので、型の問題を最小修正で直す方法を教えてください。
返す内容の例
エラーと型の対応を示し、入力条件が不明なら候補と検証方法を分ける。
使い分け
まず入力例の形で依頼し、結果を見て対象・条件・長さを変えて調整できます。確認済みの情報と、これから決める内容を分けると、修正のやり取りも進めやすくなります。入力例は利用方法を示すものです。そこで使った数字や架空の設定を、実際の利用者へ引き継ぐことはありません。
結果を使いやすくするコツ
元の文章、正しい固有名詞、確定した条件があれば、そのまま添えてください。計算の対象や根拠の範囲を限定したい時も、最初に指定すると確認しやすくなります。
結果に入れたくない表現や既知の制約も共有してください。実際に確認できていない原因を確定しない。 初稿は、実際の用途と資料に照らして確認し、必要な箇所を修正して使うことを想定しています。
よくある質問
どんな情報や形式を入力できますか？
基本はエラーメッセージ、関連コード、環境、再現手順です。文章の貼り付けや、内容を取得できる添付資料を使います。URLだけでは本文を確認できない場合は必要な文章も貼り付けてください。取得できなかったファイルやページはその旨を示します。長い資料は、対象範囲や見たい部分も指定してください。
情報が足りなくても始められますか？
作業のテーマが分かれば、任意の条件が足りないだけで止めずに進めます。仮の前提や未確認事項は結果に残し、数字、期限、発言を根拠なく埋めません。必要な元データがない計算や、取得できない事実は未確認として扱います。
ChatGPTなどの汎用AIチャットとの違いは？
エラー原因調査・デバッグ支援AIは、原因候補と根拠から不足する情報までを、今回の用途に合わせた決まった流れで整理します。他のサービスの全機能や管理画面を再現するものではありません。破壊的な削除や本番データ変更を初期対策にしない。
生成や取得に失敗したらどうなりますか？
できた部分を先に返し、未完了の処理と必要な次の入力を説明します。画像やファイルは実際に生成できた結果だけを案内します。修正する際は、対象箇所と変えたい内容を指定してください。