Investigação de stack traces
Siga uma promessa rejeitada até o primeiro quadro da aplicação.
try {
await reproduceWithMinimalInput();
} catch (error) {
reportOriginalError(error);
}Modelos
Configure um endpoint compatível com OpenAI ou Anthropic com a URL base e uma chave API, quando necessária. Teste a conexão. O servidor local precisa estar em execução; ferramentas remotas podem transmitir dados separadamente.
Projeto
Reproduza com entrada mínima e preserve o erro original caso a limpeza também falhe.
Revise antes de aplicar
Compare o comportamento real com o resultado esperado. Se uma verificação falhar, investigue a causa antes de fazer outras alterações.
try {
await reproduceWithMinimalInput();
} catch (error) {
reportOriginalError(error);
}Preserve as evidências úteis ao investigar uma falha
O HawkTrace dá suporte a uma conversa de depuração baseada nos arquivos que você mantém. No espaço de trabalho do Windows, apresente uma falha reproduzível e o código relevante do projeto e peça ao modelo conectado que diferencie a exceção observada das possíveis explicações. Essa distinção é valiosa quando a limpeza assíncrona produz outro erro e desvia a atenção da primeira falha.
O exemplo de promessa rejeitada do projeto oferece um ponto de partida. Identifique o primeiro quadro da pilha pertencente à aplicação, reduza a entrada necessária para acioná-lo e examine o que acontece quando a limpeza também falha. Peça uma correção que preserve evidências úteis em vez de substituir o erro original por uma mensagem menos informativa. Essa é uma tarefa que você pode realizar na aplicação; o exemplo não implica um serviço de monitoramento de exceções incluído.
Depois de ler as alterações sugeridas, reproduza separadamente a falha inicial e a falha de limpeza. Compare as mensagens resultantes e execute as verificações de regressão relevantes antes de manter a correção. O HawkTrace se conecta a endpoints suportados compatíveis com OpenAI ou da Anthropic, com credenciais quando exigidas. Um modelo sem filtros pode ser selecionado onde for oferecido, mas seu servidor controla as ferramentas e os limites de contexto, e seu provedor define as restrições aplicáveis. O valor da sessão vem de ligar a explicação proposta a uma falha que você realmente consegue reproduzir.
Mantenha a sessão de depuração baseada em evidências
- E se o rastreamento de pilha contiver principalmente quadros de bibliotecas?
Localize o primeiro quadro pertencente à aplicação e forneça o caminho de chamadas ao redor dele. Inclua a entrada e as circunstâncias de execução que reproduzem o problema, para que a investigação não se apoie numa mensagem isolada de erro de biblioteca.
- Erros de limpeza devem substituir a exceção original?
Decida como a aplicação deve relatar as duas falhas mantendo a causa original disponível. Revise o código de tratamento de erros e teste o caminho de falha dupla; uma nova mensagem não deve apagar silenciosamente a evidência necessária ao diagnóstico.
- Até que ponto devo reduzir a reprodução?
Remova entradas e preparações sem relação com o problema, preservando a mesma falha observada. Deixe explícitas as dependências e condições de execução relevantes. Se reduzir o caso mudar o erro, registre essa diferença antes de pedir uma explicação ao assistente.
- O HawkTrace coleta erros de produção automaticamente?
O produto descrito é um espaço de programação para projetos. Traga evidências adequadas, sem dados sensíveis, do seu próprio processo; não presuma um agente de monitoramento instalado, acesso à produção ou coleta automática de exceções pelo nome da aplicação ou pelo exemplo.
HawkTrace · Atualizado 2026-10-25
