用 AI 开发自用工具时，有个问题很容易被忽视： 功能越来越多，但产品里到处都是不必要的报错、提醒和奇怪的边界行为。 有位开发者分享自己的习惯：除了自己实际… · @byCanen · TwKit

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用 AI 开发自用工具时，有个问题很容易被忽视： 功能越来越多，但产品里到处都是不必要的报错、提醒和奇怪的边界行为。 有位开发者分享自己的习惯：除了自己实际测试，还会定期让 AI 汇总产品里出现的报错和提示，并用 Artifacts 做成可以查看的报告。 重点不是看又出现了多少 Error，而是搞清楚： 哪些是真正的程序故障。 哪些只是错误提示设计得不好。 哪些是 AI 当初理解错了需求，导致产品按错误规则运行。 这个方法可以直接放进开发复盘。 比如给 Codex： 「只读分析最近 7 天的前端错误、API 错误和用户提示记录。 按错误类型、触发页面、出现次数和受影响任务去重。 区分真实故障、正常业务拒绝、重复提示和疑似需求理解错误。 生成一份可筛选的 HTML 报告，标出优先级、代表性证据和建议处理方式。 先不要修改代码、隐藏错误或删除日志。」 这样下一轮开发就不只是继续增加功能，还能系统清理用户实际遇到的问题。 前提是项目确实有错误日志和事件记录，不能让 AI 凭想象生成故障统计。

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