Debugging Workflow

Debugging Workflow

문제 해결 실패 시 체계적인 디버깅 워크플로우입니다.

Quick Start

# 로그 분석 실행
python .claude/skills/debugging-workflow/scripts/analyze_logs.py <log_file>

# 디버그 로그 자동 삽입
python .claude/skills/debugging-workflow/scripts/add_debug_logs.py <source_file>

핵심 원칙

1. 로그 없이 수정 금지: 추측 기반 수정은 새 버그 유발
2. 문제 파악 > 해결: 문제를 정확히 알면 해결은 쉬움
3. 예측 검증 필수: "내 예측이 로그로 확인되었는가?"

Phase 0: 디버그 로그 추가

로그 패턴

logger.debug(f"[ENTRY] input: {input}")
logger.debug(f"[STATE] current: {state}")
logger.debug(f"[RESULT] output: {result}")

분석 체크리스트

• 예상 입력 = 실제 입력?
• 중간 상태가 예상과 일치?
• 출력 불일치 지점 확인?
• 내 예측이 로그로 검증됨?

예측 불일치 시 → Phase 0 재시작

Phase 1: 문제 영역 분류

Q: 이 코드는 언제 작성되었는가?

A) 이번 작업에서 새로 작성 → Phase 2 (신규 기능)
B) 기존에 있던 로직       → Phase 3 (기존 로직)

# Git blame으로 확인
git blame <file_path> | grep "<line_number>"

Phase 2: 신규 기능 문제

PRD 검토:

• 요구사항 모호한 부분?
• Edge case 정의됨?
• 에러 처리 명시됨?

리팩토링 판단 (2개 이상 해당 시):

• 동일 버그 3회+ 반복
• 수정 시 Side effect 발생
• 테스트 커버리지 < 50%
• "이해하기 어렵다"

Phase 3: 기존 로직 문제

예측 검증 템플릿

**가설**: [원인 추정]
**검증 방법**: [확인 방법]
**예상 결과**: [가설 맞으면 기대값]
**실제 결과**: [실험 결과]
**결론**: ✅ 일치 → 해결 / ❌ 불일치 → 새 가설

해결 전 체크리스트

• 문제를 한 문장으로 설명 가능?
• 문제를 재현 가능?
• 발생 조건 파악?
• 비발생 조건 파악?
• 예측이 검증됨?

모든 항목 체크 후 해결 진행

실패 시 워크플로우

실패 → Phase 0 (로그) → Phase 1 (분류)
         ↓
    ┌────┴────┐
    ↓         ↓
 Phase 2   Phase 3
 (신규)    (기존)
    ↓         ↓
 PRD 검토  예측 검증
    ↓         ↓
 리팩토링? 가설 실험
    ↓
 3회 실패 → /issue-failed

Anti-Patterns

Known Issues 문서화 (Phase 4)

해결된 이슈를 체계적으로 문서화하여 재발 방지 및 지식 공유.

문서화 시점

• 디버깅 완료 후
• 동일 이슈 2회+ 발생 시
• 복잡한 원인 분석이 필요했던 경우

문서화 템플릿

### Issue #{N}: {제목}

**증상**: {사용자/시스템이 관찰한 문제}

**원인**: {분석 결과 밝혀진 근본 원인}

**해결**: {적용한 수정사항}

**파일**: `{수정된 파일 경로}:{라인 번호}`

**재발 방지**: {방지 조치 또는 테스트 추가 여부}

예시

### Issue #3: 폴더-카테고리 매칭 실패

**증상**: GGMillions, HCL 등 일부 폴더가 진행률 트리에서 매칭되지 않음

**원인**:
1. DB 카테고리 누락 (Google Sheets 동기화 문제)
2. 복합 단어 매칭 한계 (`folder_lower in category_words` 규칙)

**해결**:
- `folder_prefix` 전략 추가 (점수 0.85)
- `reverse_word` 전략 추가 (점수 0.75)

**파일**: `backend/app/services/progress_service.py:230`

**재발 방지**: 매칭 전략 단위 테스트 추가

문서 위치

워크플로우 통합

문제 해결 완료
    ↓
Known Issue 해당 여부 판단
    │
    ├─ 단순/일회성 → 스킵
    │
    └─ 복잡/재발 가능 → 문서화
        ↓
    KNOWN_ISSUES.md 또는
    Domain Agent에 기록

관련 도구

상세 전략: docs/DEBUGGING_STRATEGY.md

Phase D0-D4: 가설-검증 강제 디버깅

수정 전 가설 검증을 강제하여 무의미한 수정-실행 반복 방지

Phase Gate 모델

문제 발생
    ↓
[D0: 이슈 등록] ─── 이슈 설명 필수
    ↓
[D1: 원인 분석] ─── 가설 작성 필수 (최소 20자)
    ↓
[D2: 검증 설계] ─── 검증 방법 기록 필수
    ↓
[D3: 가설 검증] ─── 결과 기록 필수
    │
    ├─ 기각 → D1로 복귀 (3회 시 /issue failed)
    │
    └─ 확인 → [D4: 수정 허용]

상태 기반 Phase 전환

가설 반복 제한

• 동일 이슈에서 3회 가설 실패 시 /issue failed 강제 호출
• 각 가설은 .debug/hypotheses/NNN-*.md에 기록됨
• 검증 증거는 .debug/evidence/NNN-*.txt에 기록됨

반자동 실행 모드

/debug 커맨드 호출 시:

1. D0 → 이슈 설명 요청
2. D1 → 가설 요청 (자동 진행)
3. D2 → 검증 계획 요청 (자동 진행)
4. D3 → 검증 결과 요청 (자동 진행)
5. D4 → 수정 허용 (가설 확인 시)

Gate 미충족 시만 멈추고 사용자 입력 요청

상태 관리 스크립트

from debug_state import DebugState

state = DebugState(project_root)
state.start("이슈 설명")
state.set_hypothesis("가설 (min 20자)")
state.set_verification_plan("검증 방법")
state.set_verification_result("confirmed", "증거")
state.advance_to_fix()

통합 워크플로우

/work E2E 실패 → /debug 자동 트리거
/issue fix → confidence < 80% → /debug 자동 트리거

관련 커맨드

• /debug - 가설-검증 디버깅 시작
• /debug status - 현재 상태 확인
• /debug abort - 세션 취소