Debug inteligente & Fix de Bug
Joga o erro pra IA, ele segue a cadeia de chamada, acha a raiz, passa o fix — 10x mais rápido que Stack Overflow
Quanto tempo você gasta com debug mesmo
Vê stack trace, chuta motivo, faz busca binária — metade do dia inteiro era
Vê erro, olha a stack, aponta uma linha, acha que essa linha tá ok. Aí começa a colocar console.log, persegue a raiz do problema camada por camada, perseguindo meia hora descobre que foi erro de parâmetro 3 camadas acima. Ainda tem aquele Bug que aparece de vez em quando — impossível replicar, só fica chutando. Bug em produção aí fica sinistro: usuário gritando de um lado, você lendo log tremendo.
Deixa IA ajudar, rápido e certeiro
Joga o erro pra OpenClaw, ele segue a cadeia de chamadas e acha a raiz
Você só passa pra OpenClaw a mensagem de erro ou comportamento estranho, ele automaticamente analisa stack, segue a cadeia de chamadas, checa código relacionado, fala onde tá o problema, por que é problema, como arruma. Não é aquele "pode ser isso" genérico — é exatamente qual linha quebrou, mostra o diff do fix. Bug que aparece vez ou outra? Ele analisa race condition, caso extremo, concorrência — ângulos que você deve ter ignorado.
Prompt de debug, copia e usa direto
Desde erro simples até Bug intermitente chato demais, tem Prompt pra tudo.
Bota aquele erro aí pra me arrumar
Amigável pra quem começa
Meu código deu esse erro:
[Cola aqui a mensagem de erro inteira e stack]
Arquivo de código tá no projeto. Você:
1. Analisa por que deu erro
2. Aponta onde tá quebrando
3. Passa solução de fix (código arrumado direto)
4. Explica por quê aconteceu e como evitar próxima vezPrompt mais básico, pra dia a dia. O importante é colar a mensagem inteira — quanto mais completo, mais certeiro IA localiza.
Analisa memory leak e passa solução de arrumação
Dica avançada
Aplicação Node.js minha tá com memory crescendo indefinidamente, cheiro de vazamento de memória.
Comportamento:
- Começa com 200MB, rodando 24 horas vai pra 1.5GB
- Reinicia volta ao normal, mas cresce de novo
Analisa o código do projeto, foca:
1. Event listener não tá limpando (EventEmitter leak)
2. Variável em closure que não solta
3. Variável global ou cache sem limite
4. Connection pool de banco de dados não tá liberando
5. setInterval não tá limpando
Acha o problema e passa código de fix, recomenda como monitorar pra não repetir.Memory leak é o Bug mais chato de debug que tem. Esse Prompt lista os pontos de vazamento comum, deixa IA procurar com propósito, bem melhor que heapdump aleatório.
Arruma pra mim esse problema de API que às vezes retorna 500
Instrução ouro
Tenho uma API que às vezes retorna 500, umas 1-2 vezes a cada 100 requisições.
Caminho: [seu caminho de API]
Log de erro: [Cola log relacionado]
Analisa o código da API no projeto, procura:
1. Race condition — requisição concorrente deixa estado inconsistente
2. Timeout de conexão de banco ou pool cheio
3. Chamada pra serviço externo timeouta e não trata
4. Valor extremo ou null sem validação
5. Operação async com erro não foi capturada
Mostra o culpado provável, código de fix, como monitorar pra pegar esse tipo de erro intermitente.Bug intermitente é o pesadelo de dev. Esse Prompt foi desenhado pra achar race condition e cenário de concorrência, usa Claude Opus — consegue pensar em vários caminhos concorrentes acontecendo juntos.
Configuração recomendada pra debug
Debug tem que ser rápido, config tem que deixar IA ver contexto o bastante.
skill_config — Só pra debug
# .openclaw/skill_config.yaml
debug:
model: claude-opus-4-6 # Bug complexo usa Opus, melhor raciocínio
fallback_model: gpt-4o # Erro simples usa GPT-4o, mais rápido
context_depth: full # Precisa ver a cadeia inteira de chamadas
include_logs: true # Lê automaticamente arquivo de log recente
output:
show_diff: true # Passa diff direto pra aplicar
explain_cause: true # Explica a raiz do problema
suggest_prevention: true # Recomenda como evitar próxima vezOpenClaw vs ChatGPT — Comparação de debug
Debug com OpenClaw
- Lê seu código do projeto inteiro, vê contexto completo
- Segue a cadeia de chamada pra achar problema, não fica só no trecho colado
- Consegue analisar interação entre vários arquivos ao mesmo tempo
- Fix que passa já é um diff que dá pra aplicar direto
VS
Debug com ChatGPT
- Só vê o código que você colou, contexto limitado
- Muitas vezes da sugestão genérica tipo "pode ser isso"
- Não entende a arquitetura do seu projeto e dependência entre arquivo
- Solução pode não combinar com seu estilo de código
Comparação mais detalhada 👉 OpenClaw vs ChatGPT · OpenClaw vs Claude Code
Cenário real: Emergência de Bug em produção
API de pagamento timeouta de forma intermitente
Plataforma de e-commerce: callback de pagamento timeouta em 0.3% de requisição, usuário pagou mas pedido não atualizou estado. Tim levou uma semana procurando e não acha.
Solução com OpenClaw
Joga log e código relacionado pra IA analisar, 5 minutos achava: HTTP call dentro de transação de banco, serviço externo às vezes demora muito, timeout de lock de transação. Fix: bota HTTP call fora da transação, processa assincronamente com fila de mensagem. Depois sobe, timeout some.
Solução tradicional
3 pessoas procurando uma semana: adiciona log em todo lugar, faz packet capture, tenta reproduzir com teste de carga. Por fim um eng antigo por intuição acha que era lock de banco. Gastaram 15 dias de pessoa total.
Bug em produção é questão de segundo. IA não fica nervosa, não perde detalhe, não se deixa levar pela pressão — vai passando cada pista com calma — é pra isso que ferramenta existe.
Qual modelo usar pra debug
Erro simples e Bug complexo usa modelo diferente, não gasta grana à toa.
- Claude Opus 4.6 —— Bug intermitente, concorrência, memory leak — casos complexos primeiro escolha
- GPT-4o —— Erro normal, syntax error, type error — coisa direta
- Gemini 2.5 Pro —— Analisa log gigante, janela de contexto grande é vantagem
Dica de debug
Quando cola erro, não é só a última linha — stack inteira + log relacionado + passo de reprodução, quanto mais info, mais preciso IA.
Bug que aparece de vez em quando? Fala pra IA a frequência e quando acontece (tipo "quando tá alta concorrência" ou "de madrugada"), detalhe desses é chave pra localizar.
Depois de arrumação de Bug em produção, não esquece de adicionar monitoring e alertas — deixa IA ajudar a escrever código de monitoramento, evita que problema parecido aconteça de novo.