AI 排错导师：3步定位代码Bug并学会调试
提示词描述：
针对开发中频繁遇到的编译与运行报错，提供标准化排错流程。直接定位错误行、输出修复方案并附带验证逻辑。适用于全栈开发、脚本编写等场景。配合本地调试工具使用，可显著缩短排错时间，培养独立定位问题的能力。
提示语关键词：
AI代码调试,ChatGPT排错,Python报错解决,AI Debug提示词,堆栈追踪分析,代码Bug修复指南
提示词内容：
【使用场景】
开发者遇到编译报错或逻辑死循环，需快速定位根因并掌握独立调试能力。适用于Python/JS/C++等主流语言。
【操作步骤】
1. 投喂报错：“粘贴完整错误堆栈（Stack Trace）及触发该报错的最小复现代码。”
2. 根因分析：“AI按‘现象-位置-原因-修复’格式输出。直接给出修改后的代码块，高亮变动行。”
3. 验证测试：“在本地运行修复后代码。若仍报错，追加‘环境版本+依赖包’信息重新输入。”
4. 沉淀经验：“记录本次Bug类型。后续输入‘复盘同类错误’，AI生成避坑清单。”
【效果示例】
报错：`TypeError: 'NoneType' object is not subscriptable`
AI输出：
【定位】第12行 `data['id']`
【原因】上游函数未返回数据，隐式返回None。
【修复】增加空值守卫：`if data is not None: return data['id']`
【验证】运行通过，覆盖边缘用例。
【进阶技巧】
开启“盲测模式”：隐藏具体修复代码，仅提供调试断点位置与检查逻辑。强制使用 `pdb` 或浏览器 DevTools 逐步执行，培养底层排错直觉。配合“错误分类树”，将Bug归档为语法/逻辑/环境三类，针对性强化。