Depuración asistida con ChatGPT-5: Lectura de trazas e Hipótesis de fallo

SESIÓN 7

Flashcards de estudio

ChatGPT

¿Qué es la lectura de trazas?

Traza / stack trace: Es un registro que indica por dónde pasó el programa cuando ocurrió un error. Este rastro del error incluye:    - Mensaje del error.    - Cadena de llamadas.    - Archivo + línea.

Contexto: Calcula total. Síntoma: Falla al calcular total. Traza: TypeError: Cannot read properties of undefined (reading 'price') at createOrder (src/routes/orders.ts:42:25) at processRequest (node_modules/express/lib/router/index.js:...)

Ejemplo:

¿Cúal es el objetivo?

El objetivo de leer una traza es establecer un mapa: - Ubicar dónde aparece el problema. - Separar “mi código” vs “librerías”. - Ubicar el punto más cercano al     origen.

PASO 1: Pega traza completa (con delimitadores) PASO 2: Traduce la traza a narrativa PASO 3: Pega código mínimo citado PASO 4: Pide verificaciones rápidas PASO 5: Haz las verificaciones y pega el código resultante. + Pide una conclusión y el ajuste mínimo para evitar el error.

PASOS PRÁCTICOS

¿Cómo hacer lectura de trazas con ChatGPT-5?

Hipótesis de fallo: Es una explicación verificable del por qué ocurre un bug.  Su regla de oro es que se confirma o se descarta con evidencia para evitar: - Cambios al azar. - “Arreglos” sin prueba.

¿Qué es una hipótesis de fallo?

PASO 1: Formulación del síntoma en 1 frase verificable. PASO 2: Le pedimos que genere 24 hipótesis (todas comprobables). PASO 3: Le pedimos que priorice por probabilidad x costo. PASO 4: Ejecuta la prueba mínima. Regresa y pide las conclusiones + evidencia. PASO 5: Pide un cambio mínimo y seguro + el método de verificación pertinente.

PASOS PRÁCTICOS

¿Cómo hacer hipótesis de fallo con ChatGPT-5?

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