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Git bisect 把手動搜尋 commit 變成自動化的二元搜尋。以下說明如何找出引入 bug 的確切 commit，而不必一個個 checkout。
你的 CI 在 main 上是紅燈，但昨天還是綠燈。從那時到現在之間，某個 bug 悄悄潛入。你可以翻閱 200 個 commit，讀 diff 並猜測。你可以在 Slack 上發問，希望有人記得碰過相關程式碼。或者你可以讓 Git 幫你做這件事。 是針對 commit 歷史的二元搜尋工具。你標記一個 commit…
Stack traces 告訴你 crash 發生在哪裡，而不是什麼導致的。以下是一個擷取與重播模式，能把生產環境的 crash 變成你真正可以除錯的本機測試案例。
你確切知道生產環境在哪裡掛掉。Stack trace 指向 的第 147 行。例外是對 的 。你拉下程式碼，執行測試，全部通過。你用手動方式帶著範例 payload 命中端點，一切正常。 Bug 是真的。客戶正在觸發它。你卻無法在自己的機器上重現。 這就是根據錯誤報告進行除錯的標準體驗。Stack traces…
統計除錯找到與當機相關的 predicates，但相關性不是檔案名稱與行號。以下是如何透過排序、過濾與三角測量，從相關分數走到真正的 bug 位置。
統計除錯給你的是一份排序過的 predicate 清單，而不是根本原因。你對每個分支與 null check 插樁，執行十萬次，然後演算法遞給你一個記分板。 的 重要性是 0.94。 的 也是 0.94。其中一個是 bug，另一個只是剛好在程式當機時總是為真。 高相關性代表 predicate 與當機同時發生。不代表…
統計除錯承諾透過將程式行為與失敗關聯來精確定位 bug。以下是這個想法為何從未從研究論文跨進生產系統的原因。
統計除錯本該終結 的時代。在程式碼中插入探針，收集數千次執行的追蹤資料，執行關聯分析，然後看著工具將每個分支與 null check 按照導致當機的可能性排序。它在 2000 年代中期的論文中運作得很漂亮。但在實務中，大多數嘗試過的團隊只得到雜訊、額外負擔，以及一個沒人信任的儀表板。…
Mutation testing 發現了一個 survivor，但你完全不知道這個 mutation 到底做了什麼。這裡有一個逐步方法，讓你在還沒理解 mutant 之前就能寫出正確的 test。
你的 mutation testing 報告充滿了 survivors，其中至少有一個讓你完全摸不著頭緒。 工具說它在第 47 行把 翻成了 ，或是把整個 conditional block 替換成 ，或是 mutate 了一個你根本不知道正在被測試的 string literal。你把 diff…