ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസ് ഉപയോഗിച്ചുള്ള ഡീബഗ്ഗിംഗും ക്രാഷ് അനാലിസിസും

നേട്ടങ്ങൾ:

• ആർട്ടിഫിഷ്യൽ ഇൻ്റലിജൻസിന് പ്രസക്തമായ കോഡും സാഹചര്യ സന്ദർഭവും ഉപയോഗിച്ച് ക്രാഷ് റെക്കോർഡുകൾ (സ്റ്റാക്ക് ട്രെയ്‌സുകൾ) നൽകി സാധ്യമായ മൂലകാരണങ്ങൾ വേഗത്തിൽ ചുരുക്കാനുള്ള കഴിവ്
• കോഡിലെ ഒരു സിദ്ധാന്തമായി AI യുടെ രോഗനിർണയം സാധൂകരിക്കുന്നതിനുപകരം മൂലകാരണം ശാശ്വതമായി പരിഹരിക്കാനുള്ള കഴിവ്.
• ക്രാഷ് റെക്കോർഡുകളിലും ലോഗുകളിലും വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ മറയ്ക്കുന്നതിലൂടെ ഡീബഗ്ഗിംഗ് സമയത്ത് സ്വകാര്യത പരിരക്ഷിക്കുന്നു

ഓരോ ആപ്ലിക്കേഷനും പിശകുകൾ നൽകുന്നു; ഒരു നല്ല ഡെവലപ്പറെ വ്യത്യസ്‌തമാക്കുന്നത് അവർ എത്ര വേഗത്തിൽ ബഗുകൾ കണ്ടെത്തി പരിഹരിക്കുന്നു എന്നതാണ്. മൊബൈൽ ഡീബഗ്ഗിംഗ് - ഒരു പ്രശ്നത്തിൻ്റെ ഉറവിടം കണ്ടെത്തുന്നതും പരിഹരിക്കുന്നതും - പ്രത്യേകിച്ച് ബുദ്ധിമുട്ടാണ്, കാരണം നിങ്ങൾക്ക് കാണാൻ കഴിയാത്ത ഒരു പരിതസ്ഥിതിയിൽ ഉപയോക്താവിൻ്റെ ഉപകരണത്തിൽ പിശക് സംഭവിക്കുന്നു. മിക്കപ്പോഴും, നിങ്ങളുടെ പക്കലുള്ളത് ഒരു ക്രാഷ് ലോഗ് (ക്രാഷ് ലോഗ് / സ്റ്റാക്ക് ട്രെയ്സ് - ആപ്ലിക്കേഷൻ ക്രാഷ് ചെയ്യുമ്പോൾ എവിടെ പോയി എന്നതിൻ്റെ സാങ്കേതിക തകർച്ച). ഈ നിഗൂഢ രേഖകൾ വായിക്കുന്നതിനും സാധ്യമായ കാരണങ്ങൾ പട്ടികപ്പെടുത്തുന്നതിനും പരിഹാരങ്ങൾ നിർദ്ദേശിക്കുന്നതിനും AI വളരെ ശക്തമാണ്. ഈ യൂണിറ്റിൽ AI എങ്ങനെ ഒരു "ബഗ് ഡിറ്റക്റ്റീവ്" ആയി ഉപയോഗിക്കാമെന്ന് ഞങ്ങൾ പഠിക്കും, എന്നാൽ അന്തിമ രോഗനിർണയം പരിശോധിച്ച് പരിഹരിക്കാനുള്ള ഉത്തരവാദിത്തം നിങ്ങളെ ഏൽപ്പിക്കുന്നു.

ക്രാഷ് ലോഗ് വായിക്കുന്നു: AI ഏറ്റവും തിളക്കമുള്ളിടത്ത്

ഒരു ക്രാഷ് ലോഗ് ദീർഘവും ഭയപ്പെടുത്തുന്നതുമായ ഒരു വാചകമാണ്; അനുഭവപരിചയമില്ലാത്ത ഡെവലപ്പർക്ക് എവിടെ കാണണമെന്ന് അറിയില്ല. AI ഈ ടെക്‌സ്‌റ്റ് നിമിഷങ്ങൾക്കുള്ളിൽ പാഴ്‌സ് ചെയ്യുന്നു: ഏത് വരിയിലാണ് ഇത് തകർന്നത്, ഏത് ഒഴിവാക്കലാണ് എറിഞ്ഞത്, എന്താണ് സാധ്യമായ കാരണം. സാധാരണ മൊബൈൽ പിശകുകൾ വ്യക്തമാണ്, AI അവ പെട്ടെന്ന് തിരിച്ചറിയുന്നു: NullPointerException (ഒരു ശൂന്യ മൂല്യം ആക്‌സസ് ചെയ്യാൻ ശ്രമിക്കുന്നു), IndexOutOfBoundsException (നിലവിലില്ലാത്ത ലിസ്റ്റ് എലമെൻ്റ് ആക്‌സസ് ചെയ്യുന്നു), EXC_BAD_ACCESS (ഐഒഎസിൽ ഫ്രീഡ് മെമ്മറി ആക്‌സസ്സുചെയ്യൽ) (ഐഒഎസിൽ, അപ്രതീക്ഷിതമായി കണ്ടെത്തിയ ഓപ്‌ഷൻ).

മൊബൈൽ ക്രാഷുകളുടെ ഏറ്റവും സാധാരണമായ തരങ്ങളും അവയുടെ സാധാരണ കാരണങ്ങളും ഇനിപ്പറയുന്നവയാണ്:

പിശക് (ഒഴിവാക്കൽ)

പ്ലാറ്റ്ഫോം

സാധാരണ കാരണം

NullPointerException

ആൻഡ്രോയിഡ്

ഒരു ശൂന്യ മൂല്യം ആക്സസ് ചെയ്യുന്നു

IndexOutOfBoundsException

ആൻഡ്രോയിഡ്

നിലവിലില്ലാത്ത ലിസ്റ്റ് ഘടകം ആക്സസ് ചെയ്യുന്നു

അപ്രതീക്ഷിതമായി കണ്ടെത്തിയില്ല

ഐഒഎസ്

നിർബ്ബന്ധിതമായി അഴിച്ചുമാറ്റാൻ നിർബന്ധമില്ല (!)

EXC_BAD_ACCESS

ഐഒഎസ്

സ്വതന്ത്രമായ മെമ്മറി ആക്സസ് ചെയ്യുന്നു

ANR/ഫ്രീസ്

ആൻഡ്രോയിഡ്

പ്രധാന ത്രെഡിൽ ദൈർഘ്യമേറിയ / കനത്ത പ്രോസസ്സിംഗ്

ഘട്ടം ഘട്ടമായുള്ള ഡീബഗ്ഗിംഗ് ഫ്ലോ:

1. റെക്കോർഡ് ശേഖരിക്കുക. ക്രാഷ് ലോഗ്, പിശക് സന്ദേശം, സാധ്യമെങ്കിൽ അത് പുനർനിർമ്മിക്കാനുള്ള ഘട്ടങ്ങൾ എന്നിവ കൂട്ടിച്ചേർക്കുക.
2. AI പശ്ചാത്തലം നൽകുക. പിശക് മാത്രമല്ല, പ്രസക്തമായ കോഡും അത് എന്താണ് തകരാറിലായതെന്നും എന്നോട് പറയുക.
3. സാധ്യമായ കാരണങ്ങൾ ചോദിക്കുക. "ഏറ്റവും സാധ്യതയുള്ള 3 കാരണങ്ങളും ഓരോന്നും എങ്ങനെ പരിശോധിക്കാമെന്നും എന്നോട് പറയൂ."
4. സ്ഥിരീകരിക്കുക. കോഡിലും പരിശോധനയിലും നിർദ്ദിഷ്ട കാരണം സ്ഥിരീകരിക്കുക; ഊഹിച്ച് ശരിയാക്കരുത്.
5. അത് പരിഹരിച്ച് വീണ്ടും പരിശോധിക്കുക. പിശക് യഥാർത്ഥത്തിൽ ഇല്ലാതായെന്നും പുതിയ പിശകുകളൊന്നും സൃഷ്ടിക്കപ്പെടുന്നില്ലെന്നും പരിശോധിക്കുക.

നുറുങ്ങ്: AI-ക്ക് ക്രാഷ് ലോഗ് നൽകുമ്പോൾ, പ്രസക്തമായ കോഡ് സ്‌നിപ്പറ്റും ഉൾപ്പെടുത്തുക. സ്റ്റാക്ക് ട്രെയ്‌സ് ഉപയോഗിച്ച് മാത്രമേ AI പൊതുവായ പ്രവചനം നടത്തൂ; നിങ്ങൾ കോഡ് കാണുമ്പോൾ, കൃത്യമായ വരയും യഥാർത്ഥ കാരണവും കണ്ടെത്താനുള്ള സാധ്യത വളരെ വർദ്ധിക്കുന്നു. സന്ദർഭം രോഗനിർണയത്തിൻ്റെ ഗുണനിലവാരം നിർണ്ണയിക്കുന്നു.

വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ ട്രാപ്പ്

ക്രാഷ് ലോഗുകളിലും ലോഗുകളിലും പലപ്പോഴും ഉപയോക്തൃ ഡാറ്റ അടങ്ങിയിരിക്കുന്നു: ഇമെയിൽ, ഉപയോക്തൃ ഐഡി, സ്ഥാനം, ഫോം ഉള്ളടക്കം പോലും. ഈ റെക്കോർഡ് AI-യിൽ ഒട്ടിക്കുന്നത് മൂന്നാം കക്ഷിക്ക് വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ ചോർത്തുകയും KVKK / GDPR ൻ്റെ ലംഘനവുമാണ്. റെക്കോർഡിംഗ് സമർപ്പിക്കുന്നതിന് മുമ്പ് വ്യക്തിഗത ഏരിയകൾ (മാസ്ക്) മായ്‌ക്കുക. കൂടാതെ, നിങ്ങളുടെ ആപ്ലിക്കേഷൻ്റെ ലോഗുകളിൽ ആദ്യം മുതൽ വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ എഴുതാതിരിക്കാൻ ശ്രദ്ധിക്കുക; ഒരു നല്ല ലോഗ് പ്രശ്നം വിവരിക്കുന്നു, പക്ഷേ ഐഡൻ്റിറ്റി വെളിപ്പെടുത്തുന്നില്ല.

മുൻകരുതൽ: AI നിർദ്ദേശിച്ച പരിഹാരം "ബഗ് നിശ്ശബ്ദമാക്കാം", പക്ഷേ മൂലകാരണം പരിഹരിച്ചേക്കില്ല. ഉദാഹരണത്തിന്, ഒരു NullPointerException ഒരു നൾ ചെക്ക് ഉപയോഗിച്ച് പൊതിയുന്നത് ക്രാഷ് നിർത്തും, എന്നാൽ മൂല്യം അസാധുവാകുന്നത് എന്തുകൊണ്ടാണെന്ന് നിങ്ങൾ കണ്ടെത്തിയില്ലെങ്കിൽ യഥാർത്ഥ ലോജിക് പിശക് തുടരും. രോഗലക്ഷണമല്ല, രോഗത്തെ ചികിത്സിക്കുക.

മൂലകാരണ വിശകലനം

പ്രൊഫഷണൽ ഡീബഗ്ഗിംഗിൻ്റെ ലക്ഷ്യം പിശക് നിശബ്ദമാക്കുകയല്ല, മറിച്ച് മൂലകാരണം കണ്ടെത്തുക എന്നതാണ്. ഞാൻ AI യോട് ചോദിച്ചു "എന്തുകൊണ്ടാണ് ഇത് അസാധുവാകുന്നത്, ഡാറ്റാ ഫ്ലോയിൽ ഇത് എവിടെയാണ് നഷ്ടപ്പെട്ടത്?" "ഇത് എങ്ങനെ നിശബ്ദമാക്കും?" എന്ന് ചോദിക്കുന്നു. അത് ചോദിക്കുന്നതിനേക്കാൾ വളരെ വിലപ്പെട്ടതാണ്. മൂലകാരണം കണ്ടെത്തിക്കഴിഞ്ഞാൽ, ഒരേ പിശകിൻ്റെ ഡസൻ കണക്കിന് വ്യതിയാനങ്ങൾ ഒരേസമയം പരിഹരിക്കപ്പെടും. ഈ ചെയിൻ റീസണിംഗിൽ AI മികച്ചതാണ്: ഇൻപുട്ട് മുതൽ ഔട്ട്പുട്ട് വരെയുള്ള ഡാറ്റ പിന്തുടരുക, അത് എവിടെയാണ് തകരുന്നത് എന്ന് ചിന്തിക്കാൻ ആവശ്യപ്പെടുക.

മൂന്ന് മിനി കേസുകൾ

കേസ് 1 - 10 മിനിറ്റിനുള്ളിൽ 2 മണിക്കൂർ ജോലി. ഒരു നിർദ്ദിഷ്‌ട സാംസംഗ് മോഡലിൽ മാത്രം ക്രാഷായ ഒരു ബഗിനായി ഒരു ഡെവലപ്പർ 2 മണിക്കൂർ തിരഞ്ഞു. ക്രാഷ് ലോഗ് (വ്യക്തിഗത മേഖലകൾ മായ്‌ക്കുന്നു) AI-ക്ക് നൽകി; ആ ഉപകരണത്തിൻ്റെ മറ്റൊരു ക്യാമറ റെസല്യൂഷനിൽ സംഭവിക്കുന്ന മെമ്മറി ഓവർഫ്ലോയിലേക്കാണ് പിശക് വിരൽ ചൂണ്ടുന്നതെന്ന് YZ പറഞ്ഞു. സൂചന ലഭിച്ചതോടെ 10 മിനിറ്റിനുള്ളിൽ കാരണം കണ്ടെത്തി. AI തിരയൽ ത്വരിതപ്പെടുത്തി, മനുഷ്യൻ പരിഹാരം പരിശോധിച്ചു.

കേസ് 2 - നിശബ്ദമാക്കിയ ബഗ് തിരിച്ചെത്തി. AI നിർദ്ദേശം ഉപയോഗിച്ച് ആവർത്തിച്ചുള്ള ക്രാഷിനെ ഒരു ടീം നിശബ്ദമാക്കി. ക്രാഷിംഗ് നിലച്ചു, എന്നാൽ "ഡാറ്റ സംരക്ഷിക്കുന്നില്ല" എന്ന് ഉപയോക്താക്കൾ പരാതിപ്പെടാൻ തുടങ്ങി; യഥാർത്ഥ പ്രശ്നം (ഡാറ്റാബേസ് കണക്ഷൻ) അപ്പോഴും അവിടെത്തന്നെ ഉണ്ടായിരുന്നതിനാൽ, അത് അദൃശ്യമായിത്തീർന്നു. മൂലകാരണം കണ്ടെത്തിക്കഴിഞ്ഞാൽ, ക്രാഷും ഡാറ്റ നഷ്‌ടവും പരിഹരിച്ചു. പാഠം: നിശബ്ദത പരിഹാരമല്ല.

കേസ് 3 - ലോഗിൽ ഡാറ്റ ചോർന്നു. ആപ്പിൻ്റെ ക്രാഷ് ലോഗുകളിൽ ഉപയോക്താക്കളുടെ മുഴുവൻ പേരും ഫോൺ നമ്പറുകളും എഴുതിയിട്ടുണ്ടെന്ന് ഓഡിറ്റ് കണ്ടെത്തി. ഡെവലപ്പർമാർ പതിവായി ഈ ലോഗുകൾ AI-ലേയ്ക്കും ഫിക്സഡ് ബഗുകളിലേക്കും ഒട്ടിച്ചു; അതിനാൽ, മാസങ്ങളായി വ്യക്തിഗത വിവരങ്ങൾ പുറത്തുവരുന്നു. ലോഗുകൾ മറയ്ക്കുകയും പ്രക്രിയ ശരിയാക്കുകയും ചെയ്തു. പാഠം: ഡീബഗ്ഗ് ചെയ്യുമ്പോഴും രഹസ്യസ്വഭാവം ബാധകമാണ്.

ദുർബലമായ പ്രോംപ്റ്റ് / ശക്തമായ പ്രോംപ്റ്റ്

മോശം നിർദ്ദേശം: "എന്തുകൊണ്ടാണ് ഈ പിശക് സംഭവിക്കുന്നത്? [സ്റ്റാക്ക് ട്രെയ്സ്]"

ശക്തമായ നിർദ്ദേശം: "എൻ്റെ ആൻഡ്രോയിഡ് ആപ്പിൽ ഈ ക്രാഷ് സംഭവിക്കുന്നു. സന്ദർഭം:- ചെയ്യുമ്പോൾ: ഉൽപ്പന്ന വിശദാംശങ്ങളിൽ നിന്ന് കാർട്ടിലേക്ക് ഉപയോക്താവ് ചേർക്കുന്നു- ചില ഉപകരണങ്ങളിൽ മാത്രം, കുറഞ്ഞ റാം മോഡലുകൾ- അനുബന്ധ കോഡ്: [ViewModel and Repository part]- ക്രാഷ് ലോഗ് (വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ മായ്‌ച്ചു): [സ്റ്റാക്ക് ട്രേസ്] ലിസ്റ്റ് ചെയ്യുക: നിശ്ശബ്ദമാക്കുന്നു) നിങ്ങൾക്ക് ഉറപ്പില്ലാത്തിടത്ത് നിങ്ങളുടെ അനുമാനം പറയുക."

പകർത്താവുന്ന ടെംപ്ലേറ്റുകൾ

ക്രാഷ് വിശകലന ടെംപ്ലേറ്റ്:"ഇനിപ്പറയുന്ന ക്രാഷ് വിശകലനം ചെയ്യുക. സന്ദർഭം: [നിങ്ങൾ എന്താണ് ചെയ്യുന്നത്, ഏത് ഉപകരണം/പതിപ്പ്]. പ്രസക്തമായ കോഡ്: [കോഡ്]. ക്രാഷ് ലോഗ് (വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ മായ്‌ച്ചു): [ട്രേസ്]. ഓരോന്നിനും ഏറ്റവും സാധ്യതയുള്ള 3 മൂലകാരണങ്ങളും സ്ഥിരീകരണവും + സ്ഥിരമായ പരിഹാരവും നൽകുക. രോഗലക്ഷണത്തെ നിശബ്ദമാക്കുന്ന പരിഹാരങ്ങളും അടയാളപ്പെടുത്തുക."

റൂട്ട് കോസ് ടെംപ്ലേറ്റ്: "ഈ മൂല്യം അപ്രതീക്ഷിതമായി [നൂൾ/ഫാൾസ്] വരുന്നു. ഇൻപുട്ടിൽ നിന്ന് ഈ പോയിൻ്റിലേക്കുള്ള ഡാറ്റാ ഫ്ലോ പിന്തുടരുക: എവിടെയാണ് ഇത് നഷ്‌ടപ്പെടുകയോ കേടാകുകയോ ചെയ്യുക? ഓരോ ഘട്ടത്തിലും ഞാൻ എവിടെയാണ് പരിശോധിക്കേണ്ടതെന്ന് എന്നോട് പറയുക. [കോഡ്]"

ലോഗ് റീഡിംഗ് ടെംപ്ലേറ്റ്: "ഈ ലോഗ് ഔട്ട്‌പുട്ട് വ്യാഖ്യാനിക്കുക: എന്ത് സംഭവങ്ങളാണ് ക്രമത്തിൽ സംഭവിച്ചത്, എവിടെയാണ് അസ്വാഭാവികത, പിശകിന് മുമ്പുള്ള അവസാന ആരോഗ്യകരമായ ഘട്ടം എന്തായിരുന്നു? [ലോഗ് - വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ മായ്‌ച്ചു]"

പുനരുൽപ്പാദന ടെംപ്ലേറ്റ്: "ഈ പിശക് വിശ്വസനീയമായി പുനർനിർമ്മിക്കാൻ ഞാൻ എന്ത് ഘട്ടങ്ങൾ, ഉപകരണ സ്‌റ്റേറ്റുകൾ, ഡാറ്റ എന്നിവ ശ്രമിക്കണം? പ്രോബബിലിറ്റിയുടെ ക്രമത്തിൽ പിശക് ട്രിഗർ ചെയ്യാൻ കഴിയുന്ന വ്യവസ്ഥകൾ ലിസ്റ്റ് ചെയ്യുക. [വിവരണം]"

സാധാരണ തെറ്റുകൾ

• സന്ദർഭ രഹിത സ്റ്റാക്ക് ട്രെയ്സ് നൽകുന്നു. പ്രസക്തമായ കോഡും സാഹചര്യവും ഇല്ലാതെ, AI പൊതുവായ പ്രവചനം നടത്തുന്നു.
• ലോഗുകൾക്കൊപ്പം വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ AI-യിലേക്ക് ഒട്ടിക്കുന്നു. രഹസ്യാത്മകതയുടെ ലംഘനം; ആദ്യം മുഖംമൂടി.
• ലക്ഷണത്തെ നിശബ്ദമാക്കുക. ട്രൈ-ക്യാച്ച് ഉപയോഗിച്ച് ക്രാഷ് മറയ്ക്കുന്നത് റൂട്ട് പ്രശ്നം ഉപേക്ഷിക്കുകയും പുതിയ പ്രശ്നങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുകയും ചെയ്യുന്നു.
• ആദ്യ നിർദ്ദേശം പരിശോധിച്ചുറപ്പിക്കാതെ പ്രയോഗിക്കുന്നു. AI യുടെ രോഗനിർണയം ഒരു സിദ്ധാന്തമാണ്; കോഡിൽ സ്ഥിരീകരിക്കുക.
• അത് എമുലേറ്ററിൽ പുനർനിർമ്മിക്കാൻ ശ്രമിക്കുന്നു. ചില പിശകുകൾ യഥാർത്ഥ ഉപകരണത്തിൽ/കണ്ടീഷനിൽ മാത്രമേ ദൃശ്യമാകൂ.
• തിരുത്തലിനുശേഷം വീണ്ടും പരിശോധന നടത്തുന്നില്ല. തിരുത്തൽ മറ്റെന്തെങ്കിലും തകർന്നിരിക്കാം; റിഗ്രഷൻ പരിശോധിക്കുക.

ചുരുക്കത്തിൽ

AI മികവ് പുലർത്തുന്ന മേഖലകളിലൊന്ന് ക്രാഷ് ലോഗുകൾ വായിക്കുകയും സാധ്യമായ കാരണങ്ങൾ കണ്ടെത്തുകയും ചെയ്യുന്നു; സന്ദർഭം നൽകുമ്പോൾ രോഗനിർണയത്തിൻ്റെ ഗുണനിലവാരം വളരെയധികം മെച്ചപ്പെടുന്നു. എന്നാൽ അന്തിമ രോഗനിർണയവും തിരുത്തലും മനുഷ്യൻ്റേതാണ്: AI യുടെ നിർദ്ദേശം ഒരു സിദ്ധാന്തമാണ്, ഇത് കോഡിലും പരിശോധനയിലും സ്ഥിരീകരിച്ചു. ലക്ഷണത്തെ നിശബ്ദമാക്കുകയല്ല, മൂലകാരണം പരിഹരിക്കുക എന്നതാണ് ലക്ഷ്യം. നിശബ്ദമാക്കിയ പിശക് സാധാരണയായി മറ്റൊരു രൂപത്തിൽ തിരിച്ചെത്തുന്നു. ക്രാഷ് ലോഗുകളിൽ വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ അടങ്ങിയിരിക്കാം; AI-ന് നൽകുന്നതിന് മുമ്പ് ഇത് മാസ്ക് ചെയ്യുക, ആദ്യം മുതൽ നിങ്ങളുടെ ലോഗുകളിൽ വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ എഴുതരുത്.

ആപ്ലിക്കേഷൻ ടാസ്ക്

നിങ്ങളുടെ പക്കലുള്ള ഒരു ക്രാഷ് ലോഗ് (അല്ലെങ്കിൽ AI-ൽ നിന്ന് നിങ്ങൾ സൃഷ്ടിക്കുന്ന സാമ്പിൾ) എടുക്കുക, അതിലെ ഏതെങ്കിലും വ്യക്തിഗത/വ്യതിരിക്ത ഡാറ്റ മാസ്ക് ചെയ്യുക, "ക്രാഷ് വിശകലന ടെംപ്ലേറ്റ്" ഉപയോഗിച്ച് അത് AI-ക്ക് നൽകുക. AI ലിസ്റ്റുകളുടെ മൂലകാരണങ്ങളിൽ ഏതൊക്കെ യഥാർത്ഥ പരിഹാരങ്ങളാണെന്നും അവ നിശബ്ദമാക്കുന്നുവെന്നും വേർതിരിക്കുക. നിങ്ങൾ തിരഞ്ഞെടുത്ത ശാശ്വത പരിഹാരം പ്രയോഗിച്ച് പിശക് ഇല്ലാതായെന്നും പുതിയ പ്രശ്‌നങ്ങളൊന്നും ഉണ്ടാകുന്നില്ലെന്നും പരിശോധിച്ചുറപ്പിക്കുക.

ചെക്ക്ലിസ്റ്റ്

• [ ] പ്രസക്തമായ കോഡും സാഹചര്യ സന്ദർഭവും സഹിതം ഞാൻ ക്രാഷ് ലോഗ് നൽകിയിട്ടുണ്ട്
• [ ] ഞാൻ ലോഗുകളിൽ വ്യക്തിഗത/വ്യതിരിക്തമായ ഡാറ്റ മറച്ചു
• [ ] നിശബ്‌ദമാക്കാനല്ല, മൂലകാരണത്തിനും സ്ഥിരമായ പരിഹാരത്തിനുമാണ് ഞാൻ AI യോട് ആവശ്യപ്പെട്ടത്
• [ ] കോഡിലും പരിശോധനയിലും ഞാൻ രോഗനിർണയം പരിശോധിച്ചു, ഞാൻ അത് അന്ധമായി പ്രയോഗിച്ചില്ല
• [ ] പരിഹരിച്ചതിന് ശേഷം, പിശക് പോയെന്നും റിഗ്രഷൻ ഇല്ലെന്നും ഞാൻ പരിശോധിച്ചു
• [ ] എൻ്റെ അപേക്ഷ അതിൻ്റെ ലോഗുകളിൽ വ്യക്തിഗത ഡാറ്റ എഴുതുന്നില്ലെന്ന് ഞാൻ പരിശോധിച്ചു