元调试器

具备自我诊断与自我修复能力的人工智能。

功能特性

1. 错误检测

• - 运行时监控：实时检测错误
• 模式识别：识别错误模式
• 异常检测：发现异常行为
• 日志分析：解析并分析日志

2. 根因分析

• - 堆栈跟踪分析：理解错误来源
• 上下文追踪：追踪导致错误的因素
• 相似错误：查找相关历史错误
• 影响评估：评估错误严重程度

3. 修复生成

• - 解决方案建议：生成修复候选方案
• 代码补丁：创建实际代码变更
• 配置修复：修复配置问题
• 临时方案：建议替代方法

4. 自动修复

• - 安全应用：安全应用修复
• 回滚支持：必要时撤销操作
• 测试验证：验证修复效果
• 学习循环：从结果中学习

5. 预防机制

• - 模式构建：构建错误模式
• 预检检查：执行前进行验证
• 防护栏：添加安全检查
• 监控：持续错误监控

安装

bash
pip install json traceback ast

使用方法

初始化调试器

python
from meta_debugger import MetaDebugger

debugger = MetaDebugger(
name=my_assistant,
auto_fix=True,
safe_mode=True
)

注册错误处理器

python
@debugger.error_handler
def handleapierror(error, context):
自定义错误处理器
return {
action: retry,
max_retries: 3,
backoff: exponential
}

@debugger.error_handler
def handle_timeout(error, context):
处理超时错误
return {
action: increase_timeout,
new_timeout: 60
}

包装函数

python
@debugger.wrap
def call_api(url, params):
可能失败的函数
return requests.get(url, params=params)

手动调试

python

分析错误

analysis = debugger.analyze(
error=ValueError(Invalid input),
context={input: userinput, function: processdata}
)

print(analysis)

{

root_cause: Type mismatch,

severity: medium,

suggestions: [

Convert input to correct type,

Add input validation

]

}

应用修复

result = debugger.apply_fix(analysis)

错误历史

python

获取错误模式

patterns = debugger.geterrorpatterns()

获取常见修复方案

fixes = debugger.getcommonfixes()

获取预防建议

prevention = debugger.getpreventiontips()

API 参考

错误处理

方法	描述
@errorhandler	错误处理器装饰器
registerhandler(type, handler)

注册自定义处理器 |

| handle(error, context) | 处理错误 |

分析

方法	描述
analyze(error, context)	分析错误根因
getstacktrace(error)

解析堆栈跟踪 |

| find_similar(error) | 查找相似历史错误 |

修复生成

方法	描述
generatefixes(error)	生成修复候选方案
rankfixes(fixes)

按概率排序修复方案 |

| apply_fix(fix) | 应用修复 |

预防机制

方法	描述
addguardrail(check)	添加执行前检查
validateinput(input, rules)

验证输入 |

| build_pattern(error) | 构建错误模式 |

学习机制

方法	描述
recorderror(error, context)	记录错误用于学习
recordfix(error, fix, success)

记录修复结果 |

| get_insights() | 获取学习洞察 |

错误模式

python
ERROR_PATTERNS = {
timeout: {
causes: [network, serverload, querycomplexity],
fixes: [increase_timeout, retry, cache],
prevention: [timeoutguards, circuitbreaker]
},
value_error: {
causes: [typemismatch, invalidformat, outofrange],
fixes: [typeconversion, validation, defaultvalue],
prevention: [inputvalidation, schemacheck]
},
connection_error: {
causes: [networkdown, serverunavailable, auth_failed],
fixes: [retry, reconnect, fallback],
prevention: [healthcheck, loadbalancing]
}
}

修复策略

重试策略

python { strategy: retry, max_attempts: 3, backoff: exponential, backoff_base: 2, max_delay: 60 }

降级策略

python { strategy: fallback, primary: api_v1, fallback: api_v2, condition: primary_unavailable }

熔断器

python { strategy: circuit_breaker, failure_threshold: 5, timeout: 60, halfopenrequests: 3 }

默认值

python { strategy: default, field: result, default: {status: unknown} }

示例：完整使用

python
from meta_debugger import MetaDebugger

初始化

debugger = MetaDebugger(production_assistant)

注册处理器

@debugger.error_handler def handleapierror(error, context): if timeout in str(error).lower(): return {action: retry, max_retries: 3} elif auth in str(error).lower(): return {action: refresh_token} return {action: logandcontinue}

包装风险函数

@debugger.wrap def fetchstockdata(symbol): # 此函数可能失败 return api.get(f/stock/{symbol})

使用它

try: data = fetchstockdata(600519) except Exception as e: # 调试器自动处理 debugger.handle(e, {function: fetchstockdata, symbol: 600519})

集成

与技能集成

python class MySkill: def init(self): self.debugger = MetaDebugger()

def execute(self, input):
try:
return self._execute(input)
except Exception as e:
return self.debugger.handle(e, {skill: MySkill, input: input})

与 OpenClaw 集成

python @hookimpl def on_error(error, context): debugger = MetaDebugger() return debugger.handle(error, context)

指标

指标	描述
errorrate	每1000次调用中的错误数
fixsuccess_rate

修复成功率 | | avgrecoverytime | 平均恢复时间 | | prevented_errors | 防护栏捕获的错误数 |

最佳实践

1. 1. 从安全模式开始：自动修复前始终进行审查
2. 记录一切：构建学习数据
3. 测试修复：在生产环境前进行验证
4. 迭代优化：随时间改进模式
5. 保持平衡：避免过度捕获或漏捕获

未来能力

• - 跨系统错误关联
• 基于大语言模型的AI生成修复
• 自愈基础设施
• 预测性错误预防