Yazılım hata ayıklama için önemli bir adımda, bir araştırmacı, Computing’in en arkik süreçlerinden birine AI yardımı getiren çığır açan bir araç geliştirdi: Windows Crash Dump Analysis.
Sven Scharmentke kısa süre önce Github Copilot’u Windbg ile Antropic’in model bağlam protokolü (MCP) aracılığıyla entegre eden açık kaynaklı bir proje olan “MCP-Windbg” i tanıttı ve geliştiricilerin şifreli hata ayıklama komutları yerine doğal dil kullanarak sistem çökmelerini araştırmasını sağladı.
Sohbet yoluyla çarpışma analizini dönüştürmek
Geleneksel olarak, Windows kaza dökümlerini analiz etmek, geliştiricilerin Windbg’de -v ve .ecxr gibi komutları manuel olarak yazmasını gerektirir, ardından onaltılık bellek adreslerini ve karmaşık yığın izlerini yorumlar.
.png
)
Scharmentke’nin inovasyonu, mühendislerin sadece “Bu uygulama neden çöktü?” Gibi sorular sormasına izin vererek bu iş akışını temelden dönüştürüyor. ve kapsamlı, bağlamsal yanıtlar alırlar.
Scharmentke, 4 Mayıs 2025’te proje duyurusunda “Yazılım geliştirmenin geri kalanı Warp hızında gelişirken, Crash Dump analizi onlarca yıldır dijital kehribarda korunmuş gibi geliyor” diye yazdı.
“Hata ayıklayıcınızla konuştuğunuz temel bir dönüşümden bahsediyorum.”
MCP-Windbg aracı AI modelleri ve Microsoft’un hata ayıklama araçları arasında bir köprü olarak işlev görür. Python’u CDB (Windbg’nin komut satırı sürümü) ile ortaya çıkarmak ve iletişim kurmak, çıktıyı ayrıştırma ve model bağlam protokolü aracılığıyla VS koduna işlevselliği ortaya çıkarır.
Yapılandırma, sunucu özelliklerini içeren bir .vscode/mcp.json dosyası oluşturmayı gerektirir:
Gösteri videolarında, Scharmentke iki ana kullanım durumunu sergiliyor: otomatik BugFix önerileri ile çarpışma analizi ve birden fazla çarpışma dökümü dosyasının eşzamanlı analizi.
Sistem montaj kodunu yorumlayabilir, bellek içeriğini kontrol edebilir, sembollerle travers yapılarını kontrol edebilir ve Windbg komutları hakkında özel bilgi gerektirmeden diğer gelişmiş hata ayıklama görevlerini yerine getirebilir.
Scharmentke, “Bu bir oyun değiştirici – sadece mühendisler için değil, aynı zamanda destek için de KG ve çarpışma dökümleriyle ilgilenen herkes” diye açıklıyor.
“Taş mızrakla avlanmaktan rehberli bir füze kullanmaya gitmek gibi.”
Proje, AI asistanlarının standart bir arayüz aracılığıyla dış araçlarla etkileşime girmesini sağlayan Kasım 2024’te yayınlanan Antropic’in model bağlam protokolünü kullanıyor.
Başlangıçta VS kodunda GitHub Copilot için tasarlanmış olsa da, uygulama potansiyel olarak çeşitli AI modelleri ve ortamları ile çalışan platformdan bağımsız kalır.
Çökme dökümü analizi geleneksel olarak, hata ayıklama araçları ve bellek yönetimi hakkında uzmanlaşmış bilgi gerektiren yazılım geliştirmenin en teknik olarak en zorlu yönlerinden biri olmuştur.
Bu karmaşıklığı soyutlayarak, MCP-Windbg gibi araçlar hata ayıklama süresini önemli ölçüde azaltabilir ve çarpışma analizini daha geniş bir geliştirici yelpazesi için erişilebilir hale getirebilir.
Proje GitHub’da “Svnscha” kullanıcı adı altında mevcuttur ve Windows için Windows SDK’sını Windows için hata ayıklama araçları gerektirir.
Yapay zeka yardımı hata ayıklama sürecini kolaylaştırırken, Scharmentke insan uzmanlığının analize rehberlik etmek ve sonuçları bağlamda yorumlamak için çok önemli olduğunu vurgulamaktadır.
Yapay zeka entegrasyonu yazılım geliştirme iş akışlarını dönüştürmeye devam ettikçe, MCP-Windbg, konuşma AI yeteneklerini sistem düzeyinde hata ayıklama görevlerine getiren ilk pratik uygulamalardan birini temsil eder.
Bu haberi ilginç bul! Anında güncellemeler almak için bizi Google News, LinkedIn ve X’te takip edin