在程序開發(fā)中，程序員每天都要和 Bug 打交道，對(duì)新手程序員而言，debug 是一件非常讓人頭疼的事情。好不容易寫完一段代碼，一運(yùn)行，全是紅色，找了好幾圈，被幾個(gè)符號(hào)累瞎了眼。

而且不同的編程語言的錯(cuò)誤類型也不同。比如 JavaScript 定義了一些錯(cuò)誤類型：Error（錯(cuò)誤）、EvalError（全局錯(cuò)誤）、RangeError（引用錯(cuò)誤）、ReferenceError（參數(shù)錯(cuò)誤）、SyntaxError（語法錯(cuò)誤）、TypeError（類型錯(cuò)誤）、URIError （編碼錯(cuò)誤）等；同樣 Python 中也有幾十種錯(cuò)誤類型。

大家在學(xué)寫代碼的同時(shí)應(yīng)該也學(xué)過一些解決 bug 的方法。比如，剛開始寫的代碼都比較簡單，沒有太過復(fù)雜的邏輯與實(shí)現(xiàn)，最直接的方法就是從頭逐行檢查，檢查的時(shí)候注意 error 中提到的問題，是否括號(hào)少了另一半？是否哪個(gè)變量聲明錯(cuò)了等等。比如剛學(xué) C++ 的時(shí)候，出錯(cuò)時(shí)先檢查 ; 、{}、() 是不是都有；再熟練一些，代碼量增加，從語法錯(cuò)誤到邏輯錯(cuò)誤，大家會(huì)逐漸用到其他的方法或工具。有網(wǎng)友總結(jié)“初級(jí)碼農(nóng)靠編譯器，中級(jí)碼農(nóng)用調(diào)試器，中高級(jí)碼農(nóng)靠寫日記，而高級(jí)碼農(nóng)靠冥想和頓悟”。

今天營長要給大家介紹一款可以幫助大家快速預(yù)測、分析 bug 原因的工具：code-with-ai。操作非常簡單，只要兩步就可以給出可能存在的錯(cuò)誤及其可能性。

操作簡單，只需兩步

1.把 error 描述復(fù)制粘貼到輸入框中

2.點(diǎn)擊搜索，一鍵即可。

無需登錄，即可使用。

工具地址：

https://code-with-ai.app.render.com

支持多語言

營長先是用 Python 語言簡單檢測了一下效果，看看到底給出哪些參考結(jié)果，隨后又分別隨機(jī)挑選了不同語言的報(bào)錯(cuò)提示。

比如，用 Python 最簡單的 print 語句試驗(yàn)，如果我要輸出 AI科技大本營，正確的語句為print("AI科技大本營")；隨意更改語句中的 () 或 ""，制造一些錯(cuò)誤，來看看 code-with-ai 會(huì)給出怎樣的分析結(jié)果：

print(AI科技大本營)

#去除 ""

可能有兩種原因，一是 implement 問題，概率為 22%，二是 data structures，錯(cuò)誤概率 52%。

print("AI科技大本營)

#只有一個(gè) "

分析結(jié)果提示優(yōu)先注意 strings 錯(cuò)誤，其次是 data structures 錯(cuò)誤。

print("AI科技大本營")

#英文括號(hào)改成中文括號(hào)

看了以上三個(gè)簡單的試錯(cuò)，對(duì) code-with-ai 的原理和功能大家應(yīng)該有了基礎(chǔ)的了解，通過給出的預(yù)測，可以在相應(yīng)位置先從概率較高的問題類型開始檢查。

接下來營長又隨機(jī)挑選了不同語言的問題報(bào)錯(cuò)：

C++ 報(bào)錯(cuò)：

Java 報(bào)錯(cuò)：

JS 報(bào)錯(cuò)：

營長只是用最簡單的代碼進(jìn)行測試，大家可以用自己項(xiàng)目中的 error 測試一下，根據(jù)概率提供的優(yōu)先級(jí)進(jìn)行快速分析。

關(guān)于作者

研發(fā)這個(gè)神奇工具，造福萬位碼農(nóng)的作者是一位印度開發(fā)者——Gaurav Arora，畢業(yè)于印度 Chandigarh PEC 理工大學(xué)。學(xué)習(xí)期間參與了多個(gè)編程和機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目，并且是一名深度學(xué)習(xí)愛好者，熱衷于解決對(duì)數(shù)百萬人有影響力的復(fù)雜問題。

目前在高盛用戶體驗(yàn)組中擔(dān)任技術(shù)分析師，在高盛實(shí)習(xí)期間，為公司構(gòu)建和維護(hù) UI 工具包。也曾是創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目 Researchshala 的聯(lián)合創(chuàng)始人，Researchshala 是一個(gè)在線平臺(tái)，有 40 多個(gè)研究項(xiàng)目，將教授和研究實(shí)習(xí)生聯(lián)系起來，幫助他們完成研究項(xiàng)目，有 90 多名學(xué)生在卡內(nèi)基梅隆大學(xué)、印度理工學(xué)院等大學(xué)的教授手下工作。