Debug Smarter: Análise de erro multimodal para o próximo.js com Daft.ai

Depuração tarde da noite? Todos nós já estivemos lá. São 23:00 na quinta -feira. Você deve estar acabando, mas seu aplicativo Next.js está jogando erros de hidratação enigmática e os 500s estão inundando seus troncos. O seu desktop está confuso com capturas de tela e arquivos de log, e você está pulando entre ChatGPT, Claude e Cursor, esperando que alguém (ou algo) possa ajudá -lo a conectar os pontos. Mas nada clica. A IA parece não entender que a interface do usuário quebrada pode estar ligada a essa chamada de API fracassada que você viu há 10 minutos. E agora você está tentando reunir a história de capturas de tela, logs de console e mensagens de erro. Se isso parece familiar, você não está sozinho – e definitivamente não está fazendo nada de errado. A realidade é: a depuração de erros multimodais (texto + visual + dados estruturados) ainda é muito mais difícil do que deveria. Então, e se você pudesse pesquisar seus dados de erro como uma base de conhecimento? E se você pudesse dizer: “Mostre -me todos os erros de autenticação nas capturas de tela correspondentes” e obtenha uma resposta real? Neste tutorial, mostraremos como fazer exatamente isso – com daft.ai, uma estrutura construída para lidar e analisar dados estruturados + não estruturados em escala. Avançaremos como: • Carregar e processar logs de erros e capturas de tela • Gere incorporação para texto e imagens usando UDFs • Execute a pesquisa semântica + similaridade entre as modalidades • Obtenha insights e recomendações – tudo de um lugar, vamos construir uma maneira melhor de depuração! O que estamos construindo até o final deste post, você terá uma ferramenta de depuração multimodal totalmente funcional que pode: • ingerir troncos e capturas de tela • Gerar incorporação usando os UDFs do Daft.ai • Classifique erros automaticamente • Execute o seu similaridade: Soldes em Structing e imagens • Responda ao estilo RAG As consultas com o contexto real da etapa 1: Organize seus dados de erro, iniciando a Struction Struction. Capturas de tela/ │ ├── auth_error.png │ ├── hydration_error.png │ ├umento RunTime_error.png │ └── Build_error.png └─tur logs/ ├─ API_ATHROR.ERTRIMENT.TIMTE_RIGHT_ERRORD.Erration. Build_error.txt Digite Modo de tela cheia de saída Modo de tela cheia Estes podem ser retirados da Sentry, suas ferramentas de desenvolvimento de navegador, registros de vercel – onde quer que sua dor vive. Etapa 2: Carregar logs + capturas de tela no Daft Etapa 3: Incorpore seus dados (texto + imagem) Agora escreveremos UDFs personalizados (funções definidas pelo usuário) para simular incorporações. Eles ajudam o Daft a entender o significado por trás de cada log ou captura de tela: Nota: Na produção, você os substituiria por modelos de incorporação reais como o Textding-Ada-002 da OpenAI ou o clipe para imagens. Etapa 4: Classifique os erros automaticamente, vamos marcar nossos logs com alguma inteligência básica: Etapa 5: Execute consultas de pano Você agora pode executar consultas naturais como: Etapa 6: Pesquise erros semelhantes Desejam encontrar logs ou capturas de tela que se parecem com a que você acabou de depurar? Use similaridade de cosseno em suas incorporações: resultados o que vem a seguir? Neste tutorial, escolhi o Next.js como o foco, porque é onde passo a maior parte do tempo como desenvolvedor e, honestamente, é onde tenho o edifício mais divertido. But beyond personal passion, the numbers tell a compelling story: with over 5 million developers using Next.js weekly, we’re talking about a massive chunk of the global developer experience that’s still stuck in manual debugging workflows.Every week, millions of developers are doing exactly what I described in the intro—copying screenshots into AI assistants, losing context between logs and visual breakdowns, manually connecting dots that should be automated. A escala dessa ineficiência é impressionante quando você pensa sobre isso globalmente. Isso é o que mais me excita nesse projeto. Criamos um pipeline de análise de erro multimodal funcional com Daft.ai que demonstra: • UDFs personalizados para incorporar geração • Classificação de padrões de erro do mundo real. milhões de desenvolvedores. A fundação mostra o que é possível quando você combina os recursos de UDF do Daft com os pontos de saúde do desenvolvedor reais em escala. Pensamentos finais Em vez de copiar manualmente as capturas de tela no cursor e perder o contexto, agora você pode processar seus dados de erro programaticamente e encontrar padrões nos logs de texto e nas quebras visuais. Com o Daft.ai, seu fluxo de trabalho de depuração se torna orientado a dados-e que a eficiência multiplicada entre os desenvolvedores pode mudar fundamentalmente a maneira como abordamos a depuração. 👉 Veja o código completo no Github!

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