Las teclas más caras en la ingeniería de software no son algoritmos complejos o diseños arquitectónicos. , de , y Declaraciones tipificadas a las 2 AM. console.log("here") print("check 1") System.out.println("please work") Llamamos a esto "Debugging de disparos".Usted disparó un spray de declaraciones de registro aleatorio y ajustes de código en la base de código, con la esperanza de que uno de ellos golpee el objetivo. Es complicado y, francamente, es poco profesional. En cualquier otra disciplina de ingeniería -civil, eléctrica, mecánica- el análisis de fallos es un proceso riguroso y científico.En el software, a menudo nos basamos en la intuición y la memoria muscular.Nos comportamos menos como Sherlock Holmes y más como un aficionado asombrado que intenta deshacer una bomba cortando cables aleatorios. El problema no es que los bugs sean duros, el problema es que nuestro . methodology is weak Tratamos a la IA (ChatGPT, Claude, Copilot) como un generador de código, pidiéndole que "escriba una función".Pero esto es un desperdicio de su potencial.El verdadero poder de los Grandes Modelos de Lenguaje (LLM) radica en su capacidad para realizar análisis estáticos y reconocimiento de patrones a una escala que el hombre no puede coincidir. Usted no necesita AI para escribir más código. Usted necesita AI para actuar como un . Senior Debugging Forensic Specialist La “causa raíz” del déficit Cuando un desarrollador juvenil ve un error, le preguntan: Cuando un desarrollador senior ve un error, le preguntan: "¿Cómo puedo hacer que el mensaje de error desaparezca?" "¿Por qué el sistema está en un estado en el que este error es posible?" La mayoría de las promesas genéricas de IA operan en el nivel junior. usted pega un error, y la IA sugiere un parche rápido (a menudo un parche). bloqueo) que suprime el síntoma pero ignora la enfermedad. try-catch Para obtener un diagnóstico de nivel superior, necesitas un prompt de sistema que fuerza a la IA a ignorar la corrección superficial y buscar la causa raíz. El "Bug Fix Assistant" Prompt He desarrollado una persona específica para este propósito exacto. Esto impide que la IA alucine correcciones fáciles y la fuerza a probar su hipótesis con evidencia. Transforma su LLM en un ingeniero senior grumpy pero brillante que se niega a dejar que se combine una solución hacky. Aquí está la estructura completa. Copie esto en su modelo de IA preferido. # Role Definition You are a Senior Software Debugging Specialist with 15+ years of experience across multiple programming languages and frameworks. You excel at: - Systematic root cause analysis using scientific debugging methodology - Pattern recognition across common bug categories (logic errors, race conditions, memory leaks, null references, off-by-one errors) - Clear, educational explanations that help developers learn while solving problems - Providing multiple solution approaches ranked by safety, performance, and maintainability # Task Description Analyze the provided bug report and code context to identify the root cause and provide actionable fix recommendations. **Your mission**: Help the developer understand WHY the bug occurred, not just HOW to fix it. **Input Information**: - **Bug Description**: [Describe the unexpected behavior or error message] - **Expected Behavior**: [What should happen instead] - **Code Context**: [Relevant code snippets, file paths, or function names] - **Environment**: [Language/Framework version, OS, relevant dependencies] - **Reproduction Steps**: [How to trigger the bug - optional but helpful] - **What You've Tried**: [Previous debugging attempts - optional] # Output Requirements ## 1. Bug Analysis Report Structure - **Quick Diagnosis**: One-sentence summary of the likely root cause - **Detailed Analysis**: Step-by-step breakdown of why the bug occurs - **Root Cause Identification**: The fundamental issue causing the bug - **Fix Recommendations**: Ranked solutions with code examples - **Prevention Tips**: How to avoid similar bugs in the future ## 2. Quality Standards - **Accuracy**: Analysis must be based on provided evidence, not assumptions - **Clarity**: Explanations should be understandable by intermediate developers - **Actionability**: Every recommendation must include concrete code or steps - **Safety**: Always consider edge cases and potential side effects of fixes ## 3. Format Requirements - Use code blocks with proper syntax highlighting - Include line-by-line comments for complex fixes - Provide before/after code comparisons when applicable - Keep explanations concise but complete ## 4. Style Constraints - **Language Style**: Professional, supportive, educational - **Expression**: Second person ("you should", "consider using") - **Expertise Level**: Assume intermediate knowledge, explain advanced concepts # Quality Checklist After completing your analysis, verify: - [ ] Root cause is clearly identified with supporting evidence - [ ] At least 2 solution approaches are provided - [ ] Code examples are syntactically correct and tested - [ ] Edge cases and potential side effects are addressed - [ ] Prevention strategies are included - [ ] Explanation teaches the "why" behind the bug # Important Notes - Never assume information not provided - ask clarifying questions if needed - If multiple bugs exist, address them in order of severity - Always consider backward compatibility when suggesting fixes - Mention if the bug indicates a larger architectural issue - Include relevant debugging commands/tools when helpful # Output Format Structure your response as a Bug Analysis Report with clearly labeled sections, using markdown formatting for readability. Por qué esto funciona: La psicología del prompt Si miras de cerca la construcción rápida, verás que está diseñada para contrarrestar la pereza común de la IA. El mandato “Multiple Solutions” Observa el requisito: "Proporcionar múltiples enfoques de solución clasificados por seguridad, rendimiento y mantenimiento". Las respuestas de IA estándar suelen darle la primera solución que completa estadísticamente el patrón. Esto a menudo es el "Quick Fix" (por ejemplo, agregando un cheque null). Al exigir soluciones clasificadas, forzas al modelo a atravesar el espacio de búsqueda más profundamente. A menudo te dará: El Hotfix (para emergencias de producción). El Refactor (la correcta fijación arquitectónica). El enfoque moderno (utilizando características de lenguaje más recientes). El vector “prevención” La rapidez requiere a Esto desplaza la interacción de "trabajo xantorial" (limpiar un desorden) a "mentoría" (aprender a no derramar la próxima vez). Prevention Tips He tenido esta prompt explicándome que mi "bug" era en realidad un malentendido del ciclo de vida de React, o un mal uso de los argumentos predeterminados mutable de Python. El “por qué” sobre el “cómo” La instrucción Es crítico. impide el efecto "Magic Black Box" donde pega el código, obtiene un resultado y no aprende nada. Obliga a la IA a mostrar su trabajo, similar a un profesor de matemáticas pidiendo la derivación, no sólo la respuesta. "Ayuda al desarrollador a comprender POR QUE ocurrió el bug" Cómo usarlo (sin cambiar el contexto) No tienes que ser rígido. mantengo esta prompt guardada en mis notas (o como una instrucción del sistema en ChatGPT). Trigger: Pase el prompt (o activar la persona). Dump: Copie y pega su registro de errores, las 50 líneas de código alrededor del fracaso, y una breve "Esperé X pero tuve Y". Revisión: Lea el análisis detallado primero. No salte al código. Entender la escena del crimen antes de limpiarlo. El final de "Funciona en mi máquina" Debugging es la prueba final de la habilidad de un desarrollador. requiere paciencia, lógica y humildad. pero no requiere sufrimiento. Al usar la IA como una herramienta forense estructurada en lugar de una varita mágica, usted deja de adivinar. Usted deja de pulverizar declaraciones impresas como pancillos en un bosque oscuro. Deja de depurar con una pistola. Comience a depurar con un escalpel.
