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name: systematic-debugging
description: 遇到任何 bug、异常行为、报错时必须使用。在提出任何修复方案之前，强制执行根因分析流程。适用于 API 报错、数据异常、业务逻辑错误、性能问题等所有技术问题。
license: MIT
metadata:
  author: junhong
  version: "1.0"
  source: "adapted from obra/superpowers systematic-debugging"
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# 系统化调试方法论

## 铁律

```
没有找到根因，禁止提出任何修复方案。
```

改之前先搞懂为什么坏了。猜测不是调试，验证假设才是。

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## 什么时候用

**所有技术问题都用这个流程**：
- API 接口报错（4xx / 5xx）
- 业务数据异常（金额不对、状态流转错误）
- 性能问题（接口慢、数据库慢查询）
- 异步任务失败（Asynq 任务报错/卡住）
- 构建失败、启动失败

**尤其是以下场景**：
- 时间紧迫（越急越不能瞎猜）
- "很简单的问题"（简单问题也有根因）
- 已经试了一次修复但没解决
- 不完全理解为什么出问题

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## 四阶段流程

必须按顺序完成每个阶段，不可跳过。

### 阶段一：根因调查

**这是最重要的阶段，占整个调试时间的 60%。没完成本阶段，禁止进入阶段二。**

#### 1. 仔细阅读错误信息

- 完整阅读 stack trace，不要跳过
- 注意行号、文件路径、错误码
- 很多时候答案就在错误信息里
- 检查 `logs/app.log` 和 `logs/access.log` 中的上下文

#### 2. 稳定复现

- 能稳定触发吗？精确的请求参数是什么？
- 用 curl 或 Postman 复现，记录完整的请求和响应
- 不能复现 → 收集更多数据（检查日志、Redis 状态、数据库记录），**不要瞎猜**

#### 3. 检查最近改动

- `git diff` / `git log --oneline -10` 看最近改了什么
- 新加了什么依赖？改了什么配置？改了什么 SQL？
- 对比改动前后的行为差异

#### 4. 逐层诊断（针对本项目架构）

本项目有明确的分层架构，问题一定出在某一层的边界：

```
请求 → Fiber Middleware → Handler → Service → Store → PostgreSQL/Redis
                ↑              ↑          ↑        ↑           ↑
              认证/限流      参数解析   业务逻辑  SQL/缓存    数据本身
```

**在每个层边界确认数据是否正确**：

```go
// Handler 层 — 请求进来的参数对不对？
logger.Info("Handler 收到请求",
    zap.Any("params", req),
    zap.String("request_id", requestID),
)

// Service 层 — 传给业务逻辑的数据对不对？
logger.Info("Service 开始处理",
    zap.Uint("user_id", userID),
    zap.Any("input", input),
)

// Store 层 — SQL 查询/写入的数据对不对？
// 开启 GORM Debug 模式查看实际 SQL
db.Debug().Where(...).Find(&result)

// Redis 层 — 缓存的数据对不对？
// 用 redis-cli 直接检查 key 的值
// GET auth:token:{token}
// GET sim:status:{iccid}
```

**跑一次 → 看日志 → 找到断裂的那一层 → 再深入该层排查。**

#### 5. 追踪数据流

如果错误深藏在调用链中：
- 坏数据从哪来的？
- 谁调用了这个函数，传了什么参数？
- 一直往上追，直到找到数据变坏的源头
- **修源头，不修症状**

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### 阶段二：模式分析

**找到参照物，对比差异。**

#### 1. 找能用的参照

项目里有没有类似的、能正常工作的代码？

| 如果问题在... | 参照物在... |
|-------------|-----------|
| Handler 参数解析 | 其他 Handler 的相同模式 |
| Service 业务逻辑 | 同模块其他方法的实现 |
| Store SQL 查询 | 同 Store 文件中类似的查询 |
| Redis 操作 | `pkg/constants/redis.go` 中的 Key 定义 |
| 异步任务 | `internal/task/` 中其他任务处理器 |
| GORM Callback | `pkg/database/` 中的 callback 实现 |

#### 2. 逐行对比

完整阅读参考代码，不要跳读。列出每一处差异。

#### 3. 不要假设"这个不重要"

小差异经常是 bug 的根因：
- 字段标签 `gorm:"column:xxx"` 拼写不对
- `errors.New()` 用了错误的错误码
- Redis Key 函数参数传反了
- Context 里的 UserID 没取到（中间件没配）

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### 阶段三：假设和验证

**科学方法：一次只验证一个假设。**

#### 1. 形成单一假设

明确写下：

> "我认为根因是 X，因为 Y。验证方法是 Z。"

#### 2. 最小化验证

- 只改一个地方
- 一次只验证一个变量
- 不要同时修多处

#### 3. 验证结果

- 假设成立 → 进入阶段四
- 假设不成立 → 回到阶段一，用新信息重新分析
- **绝对不能在失败的修复上再叠加修复**

#### 4. 三次失败 → 停下来

如果连续 3 次假设都不成立：

**这不是 bug，是架构问题。**

- 停止一切修复尝试
- 整理已知信息
- 向用户说明情况，讨论是否需要重构
- 不要再试第 4 次

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### 阶段四：实施修复

**确认根因后，一次性修好。**

#### 1. 修根因，不修症状

```
❌ 症状修复：在 Handler 里加个 if 把坏数据过滤掉
✅ 根因修复：修 Service 层生成坏数据的逻辑
```

#### 2. 一次只改一个地方

- 不搞"顺手优化"
- 不在修 bug 的同时重构代码
- 修完 bug 就停

#### 3. 验证修复

- `go build ./...` 编译通过
- `lsp_diagnostics` 无新增错误
- 用原来复现 bug 的请求再跑一次，确认修好了
- 用 PostgreSQL MCP 工具检查数据库中的数据状态

#### 4. 清理诊断代码

- 删除阶段一加的临时诊断日志（除非它们本身就该保留）
- 确保没有 `db.Debug()` 残留在代码里

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## 本项目常见调试场景速查

| 场景 | 首先检查 |
|------|---------|
| API 返回 401 | `logs/access.log` 中该请求的 token → Redis 中 `auth:token:{token}` 是否存在 |
| API 返回 403 | 用户类型是什么 → GORM Callback 自动过滤的条件对不对 → `middleware.CanManageShop()` 的参数 |
| 数据查不到 | GORM 数据权限过滤有没有生效 → `shop_id` / `enterprise_id` 是否正确 → 是否需要 `SkipDataPermission` |
| 金额/余额不对 | 乐观锁 version 字段 → `RowsAffected` 是否为 0 → 并发场景下的锁竞争 |
| 状态流转错误 | `WHERE status = expected` 条件更新 → 状态机是否有遗漏的路径 |
| 异步任务不执行 | Asynq Dashboard → `RedisTaskLockKey` 有没有残留 → Worker 日志 |
| 异步任务重复执行 | `RedisTaskLockKey` 的 TTL → 任务幂等性检查 |
| 分佣计算错误 | 佣金类型（差价/一次性） → 套餐级别的佣金率 → 设备级防重复分佣 |
| 套餐激活异常 | 卡状态 → 实名状态 → 主套餐排队逻辑 → 加油包绑定关系 |
| Redis 缓存不一致 | Key 的 TTL → 缓存更新时机 → 是否有手动 `Del` 清除 |
| 微信支付回调失败 | 签名验证 → 幂等性处理 → 回调 URL 是否可达 |
| GORM 查询慢 | `db.Debug()` 看实际 SQL → 是否 N+1 → 是否缺少索引 |

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## 红线规则

如果你发现自己在想以下任何一条，**立刻停下来，回到阶段一**：

| 想法 | 为什么是错的 |
|------|------------|
| "先快速修一下，回头再查" | 快速修 = 猜测。猜测 = 浪费时间。 |
| "试试改这个看看行不行" | 一次只验证一个假设，不是随机改。 |
| "大概是 X 的问题，我直接改了" | "大概"不是根因。先验证再改。 |
| "这个很简单，不用走流程" | 简单问题走流程只需要 5 分钟。不走流程可能浪费 2 小时。 |
| "我不完全理解但这应该行" | 不理解 = 没找到根因。回阶段一。 |
| "再试一次"（已经失败 2 次） | 3 次失败 = 架构问题。停下来讨论。 |
| "同时改这几个地方应该能修好" | 改多处 = 无法确认哪个是根因。一次只改一处。 |

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## 常见借口和真相

| 借口 | 真相 |
|------|------|
| "问题很简单，不需要走流程" | 简单问题也有根因。走流程对简单问题只花 5 分钟。 |
| "太紧急了，没时间分析" | 系统化调试比乱猜快 3-5 倍。越急越要走流程。 |
| "先改了验证一下" | 这叫猜测，不叫验证。先确认根因再改。 |
| "我看到问题了，直接修" | 看到症状 ≠ 理解根因。症状修复是技术债。 |
| "改了好几个地方，反正能用了" | 不知道哪个改动修的，下次还会出问题。 |

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## 快速参考

| 阶段 | 核心动作 | 完成标准 |
|------|---------|---------|
| **一、根因调查** | 读错误日志、复现、检查改动、逐层诊断、追踪数据流 | 能说清楚"因为 X 所以 Y" |
| **二、模式分析** | 找参照代码、逐行对比、列出差异 | 知道正确的应该长什么样 |
| **三、假设验证** | 写下假设、最小改动、单变量验证 | 假设被证实或推翻 |
| **四、实施修复** | 修根因、编译检查、请求验证、清理诊断代码 | bug 消失，无新增问题 |
