写个缺陷修复的skill，提高AI的缺陷修复效率

发布于 2026-06-13

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文章来源：

麦哲思科技任甲林

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文章主旨：通过制定并遵循一个严格、结构化的Bug修复流程，可以显著提高缺陷定位与修复的效率和质量，避免来回试错的低效循环。

关键要点：

缺陷修复的核心瓶颈在于与AI反复沟通定位问题原因。
修复流程必须根除根本原因，不能只解决表面现象。
用户确认是连接分析阶段与修复阶段的关键决策环节。
修复完成后需进行知识存档，以避免同类问题再次发生。
所有步骤均需有检查清单进行最终确认，确保流程完整落实。

内容结构：

一、动机与背景：作者在实际开发中发现，使用AI（TRAE）进行缺陷修复时，最耗时的是反复沟通而无法准确定位原因。为此，作者设计了一套规范化的Bug修复Skill，以提升修复效率。

二、修复流程（核心主体部分）：

前置判断：明确区分“Bug修复”与“需求调整”。Bug修复指代码行为与预期不符；需求调整指新功能或行为变更，两者走不同流程。
步骤1：故障定位（深入分析）：
- 确定问题模块和出错层面（前端/后端/交互）。
- 如果多次修改未果，需扩大分析范围（层次、范围、交叉、换角度）。
- 编写复现测试：必须编写用于稳定重现Bug的测试（单元/集成），或提供详细手动复现步骤。无法复现的问题无法精准修复。
- 识别根本原因：明确区分“出错点（A）”与“根本原因（B）”，并使用“5个为什么”深挖。必须同时修复A和B。
步骤2：用户确认：在完成故障定位后，必须向用户汇报分析结果（出错模块、出错点A、根本原因B、修复建议），并获得用户同意后才能继续修复。
步骤3：修复影响分析：评估修复的有效性、影响范围、关联改动点及潜在的连锁修改。
步骤4：方案设计：通常提供两种方案，并选择更能预防问题复发的方案。强调设计优于临时补丁。
步骤5：方案评审：对选定方案进行自我批判，检查是否有遗漏、是否破坏其他功能、是否存在性能/安全风险。
步骤6：虚拟修改：在思维中进行修改的静态推演，确保修改完整、无语法错误、保持代码可读性。
步骤7：单元测试：修正步骤1编写的复现测试以使其通过，编写/更新其他相关单元测试，并执行回归测试确保无新问题。
步骤8：全局扫描：在代码库中搜索是否存在相同或类似的潜在问题模式，并在获用户同意后统一修复。
步骤9：经验总结：将本次修复记录追加到项目文档 docs/bug-fixes.md 中，格式包括问题描述、严重程度、出错点、根本原因、修复方案、预防措施、影响范围。