一款不直接给出修复代码、而是通过不断提问引导开发者自行排查 Bug 的 AI 调试工具，近日在 GitHub 开源。

据日本媒体 Gigazine 27 日报道，这款名为“尼采式调试器”（Nietzschian Debugger）的工具，定位于帮助开发者训练排障能力。其核心思路并非让 AI 代替开发者解决问题，而是促使开发者在排查过程中自行梳理线索、定位根因。

该项目的出发点，是对过度依赖 AI 编码辅助的担忧。开发者认为，如果只是直接套用 AI 给出的代码答案，可能会削弱自身的问题分析与解决能力。

“尼采式调试器”这一名称取自德国哲学家 Friedrich Nietzsche，强调人在克服困难的过程中获得成长。

Anthropic 今年 1 月发布的一项研究也被项目方用作参考。研究显示，在代码理解测试中，接受 AI 编码辅助的开发者平均得分为 50%，低于未使用 AI 的对照组的 67%。不过，这项研究仅基于 52 名参与者的短期实验，尚不足以据此断言 AI 会长期削弱开发能力。

从使用方式看，这款工具的逻辑并不复杂。开发者输入错误现象后，AI 不会直接给出修改方案，而是围绕问题成因持续追问。

例如，当开发者输入“部分用户出现登录错误”时，工具会先追问，正常用户与报错用户之间存在哪些差异；如果开发者回答“随机出现”，工具则会进一步引导其检查服务器日志、认证信息等内容。随后，系统会根据开发者的回答继续发问，帮助其一步步缩小范围并定位原因。

其提问模式分为三类，即 Socrates、Nietzsche 和 Zarathustra，分别用于将模糊描述具体化、检验开发者可能存在的错误假设，以及在排障过程中给予鼓励、避免中途放弃。

除对话式追问外，该工具还支持读取实际源代码并据此提出问题，同时可对开发者在假设验证和证据收集方面的表现进行评估。对话记录则保存在本地。

不过，这并不是一款排斥 AI 的工具。其默认使用 Anthropic 的 Claude，最新版本也已支持其他 AI 模型及本地模型。

开发者表示，该项目的目标并不是让 AI 代替开发者寻找标准答案，而是让开发者自己思考、自己解决问题。