AI排错选题池 | 哪些报错值得交给模型

哪些报错值得用 AI 处理。
哪些事情可以交给 AI 干。
怎么通过 4SAPI 把便宜模型、Fable 5 这种高级模型和复核模型串起来。

你遇到一个报错。
你不知道从哪里查。
你把现象、日志、最近变更、环境信息整理给 AI。
它帮你把排查路径排出来。

日志太乱。
报错太多。
不知道先看前端还是后端。
不知道是网络、权限、环境变量、数据库还是版本兼容。
网上搜到十个答案，每个都让你改一堆东西。

不要把一句“网站挂了”丢给模型。
要给它排错包。
不要让强模型处理所有日志。
要让辅助模型先整理，Fable 5 做根因判断。
不要让模型直接执行危险命令。
要先只读验证，再决定修复。

Docker logs 几百行。
Nginx error.log 里混着多个请求。
前端控制台有十几个 warning 和一个真正 error。
CI 日志几千行。
数据库连接失败但堆栈很长。

前端白屏可能是 JS 报错、接口 500、CORS、资源 404、环境变量错误。
502 可能是 Nginx、容器、端口、上游服务、健康检查、DNS。
数据库连不上可能是连接串、网络、权限、SSL、容器网络、迁移状态。

用户说网站打不开。
日志里有 20 个错误。
到底哪个是根因，哪个只是连带报错？

真实生产密钥泄露。
用户隐私数据大规模出现在日志里。
支付、风控、合规、安全事件。
删除数据、回滚数据库、切换 DNS、重置证书。

整理事件时间线。
生成只读检查清单。
起草内部复盘。
列出需要人工确认的问题。

root 密码。
云厂商主账号。
数据库连接串。
API Key。
用户 Cookie。

log_summary -> low_cost_model
triage -> medium_model
root_cause -> fable5
fix_plan_review -> fable5 或 reviewer_model
report -> low_cost_model

强模型用在判断上。
便宜模型用在整理上。
复核模型用在防止误修上。

【现象】
- 用户看到什么：
- 从什么时候开始：
- 是否全量影响：
- 是否可复现：

【环境】
- 系统：
- 语言/框架：
- 部署方式：
- 数据库/缓存/队列：
- 入口：Nginx / CDN / API Gateway / 直连

【最近变更】
- 代码版本：
- 配置变化：
- 依赖升级：
- 数据库迁移：
- 域名/证书/网络变化：

【证据】
- 前端 console：
- Network 失败请求：
- 后端日志：
- 容器状态：
- 数据库日志：
- 网关日志：

【边界】
- 不要删除数据
- 不要重启生产数据库
- 不要修改 DNS
- 不要输出真实密钥
- 先给只读验证步骤

把“我感觉坏了”变成“可分析的证据”。

4SAPI 错误码。
Key 权限。
日志审计。
成本治理。
模型 fallback。

低成本模型做分类。
中等模型做摘要。
Fable 5 做策略判断。

权限要分。
日志要留。
预算要管。
敏感信息要脱敏。
高风险结论要人工确认。

便宜模型看材料。
高级模型做判断。
复核模型防误伤。
人类决定高风险动作。

task_id
project
stage
error_type
risk_level
model
route_reason
input_tokens
output_tokens
cost
final_status
human_confirm_required
evidence_ids
fix_applied
rollback_available

哪些报错最常见。
哪些报错最贵。
哪些场景 Fable 5 最值。
哪些辅助模型摘要误导了根因判断。
哪些修复动作没有回滚。
哪些项目总是同类故障反复出现。

凡是需要读大量材料、分层判断、整理证据、生成步骤、沉淀文档的事情，都适合 AI。

前端白屏。
后端 500。
Docker 起不来。
数据库连接失败。
Nginx 502/504。
SSL/DNS/CORS。
依赖安装和 CI 失败。
AI API 401/429/500/504。
成本异常。
任务流异常。
内容运营数据差。
企业 SOP 和权限混乱。

AI 先排查，不先冒险。
AI 先给只读验证，不先给破坏性命令。
AI 先整理证据，不先拍脑袋结论。

前端白屏。
后端 500。
Docker 容器起不来。
数据库连接失败。