Code-Debugging mit chatgpt: Tutorial

Wie viele Stunden haben Sie verloren, wenn Sie sich einen Bildschirm voller Fehler ansehen, die Sie nicht verstehen? Eine Stack-Overflow-Studie 2025 zeigt, dass Entwickler durchschnittlich 39% ihrer Zeit verbringen Debuggen-CodeAber wer benutzt chatgpt zu Enteignung Sie verkürzen diese Zeit um bis zu 68%. 2025, debuggen mit ia Es ist kein Luxus: Es ist der schnellste und effektivste Weg, um Fehler zu finden, zu verstehen, warum Ihr Algorithmus fehlschlägt und sauberen Code vom ersten Versuch an zu schreiben. Dieses Schritt-für-Schritt-Tutorial macht Sie zu einem Ninja der Chatgpt-Debugging, ob Sie ein Junior oder ein Senior sind.

Warum Chatgpt der beste Debugger ist, den Sie jemals haben werden

chatgpt (insbesondere GPT-4O und GPT-5) Verstehen Kontext, bewährte Verfahren und mehr als 50 Sprachen. Es erkennt logische Fehler, die die Linters nicht sehen, erklärt Ausnahmen in der menschlichen Sprache und schlägt Lösungen mit kopierfertigen Beispielen vor. Laut GitHub Entwicklern, die KI nutzen Enteignung Machen Sie 47% weniger wiederkehrende Fehler.

Prompt Debug-Master (kopieren und immer verwenden)

Text

Eres un ingeniero senior de software especializado en depuración.
Lenguaje: [Python / JavaScript / Java / etc.]
Código problemático:
[Pega aquí tu código completo]
Error que obtengo:
[Pega el traceback o mensaje exacto]
Qué intento conseguir:
[Explica en 1-2 frases el objetivo]
Pasos que quiero:
1. Explica el error línea por línea
2. Señala el bug principal y por qué ocurre
3. Ofrece 3 soluciones (la más simple primero)
4. Da el código corregido y limpio
5. Sugiere tests para evitar que vuelva a pasar

Bei diesem Problem ist die Chatgpt-Debugging Es geht von 45 Minuten auf 45 Sekunden.

Die 15 effektivsten Aufforderungen zum Debuggen von Code

1. ‚Diese Endlosschleife in Python macht mich verrückt, hier ist der Code und der Fehler.‘
2. „Meine rekursive Funktion gibt dem Stapelüberlauf, optimiert ihn und erklärt mir das Problem.“
3. ‚Die REST-API gibt 500 zurück. Überprüfen Sie diesen FastAPI-Treiber.‘
4. ‚Dieser Javascript-Code aktualisiert das DOM nicht, sagt mir warum und korrigiert es.‘
5. „Mein Scikit-Learn DA-Genauigkeit 0-Modell, hier ist die vollständige Pipeline.“
6. ‚Erklären Sie diese NullPointerException in Java Zeile für Zeile.‘
7. ‚Der Code funktioniert lokal, scheitert aber in der Produktion. Was kann es sein?‘
8. ‚Durch die vollständige Codeüberprüfung dieses 200-zeiligen Skripts und zeigen Sie auf alle Fehler.‘
9. ‚Verwandelt diesen kryptischen Fehler von TensorFlow in eine Erklärung für den Menschen.‘
10. ‚Mein Regex erfasst nicht, was ich will, hier sind das Muster und die Beispiele.‘
11. ‚Async / Await liefert mir unvorhersehbare Ergebnisse. Überprüfen Sie diese Funktion.‘
12. ‚Diese potenzielle SQL-Injektion ist in meinem Code, beheben Sie sie, ohne etwas zu brechen.‘
13. ‚Mein Pandas-Datenrahmen hat Speicherverlust, optimieren Sie diese Schleife.‘
14. ‚Der Test schlägt nur in CI / CD fehl, nicht lokal. Warum?‘
15. ‚Verwandeln Sie diesen Spaghetti-Code in sauberen und testbaren Code.‘

Schritt-für-Schritt-Tutorial: Echtes Debuggen mit ChatGPT

Fall 1 – Häufiger Fehler in Python (Anfänger)

Problematischer Code:

Python

def dividir(a, b):
    return a / b

numeros = [10, 5, 0, 2]
for n in numeros:
    print(dividir(100, n))

Fehler: ZeroDivisionError

Prompt Used: ‚Debuggen Sie diesen Python-Code, der ZeroDivisionError gibt. Ich möchte, dass er funktioniert, auch wenn es Nullen gibt.‘

chatgpt-Antwort in 6 Sekunden:

• Klare Erklärung des Fehlers
• 3 Lösungen (Try/Außer, Filter, Listenverständnis)
• Endcode mit eleganter Fehlerbehandlung reinigen
• Empfohlener Unit-Test

Fall 2 – Logikfehler in Javascript (Zwischen)

Code, der den Zähler in React nicht aktualisiert:

Javascript

const [count, setCount] = useState(0);
const incrementar = () => {
    setCount(count + 1);
    setCount(count + 1);
};

Chatgpt-Debugging Erklärt den veralteten Zustand, bietet UseEffect und Reducer als Lösungen an und gibt mit UseCallback den korrekten Code an.

Fall 3 – Erweiterte Optimierung (senior)

Ein Deep-Learning-Modell trainiert langsam. Sie fügen den Code + Metriken ein. chatgpt Erkennt Gradienten-Clipping fehlt, gemischte Präzision und ineffizienter Datenlader. Lösung: Zeit von 4 h auf 38 min verkürzen.

Fortgeschrittene Tricks für professionelles Debuggen

• Verwenden Sie den Code-Interpreter (Plus): Fügen Sie den Code ein und führen Sie ihn in ChatGpt aus. Siehe den Fehler live.
• Fragen Sie nach „Gummi-Enten-Debugging“: Erklären Sie Ihre Zeile für Zeilencode und chatgpt stellt Ihnen Fragen, bis Sie den Fehler selbst sehen.
• Erstellen Sie mit Ihrem Stapel einen benutzerdefinierten GPT „Senior Debugger“ (FastAPI + React + Docker).
• Fragen Sie immer nach Ihrem Niveau nach „Erklären Sie als Junior“ oder „wie ein Architekt“.
• Wenn der Fehler seltsam ist: ‚Dieser Fehler tritt nur in der Produktion mit 1000 gleichzeitigen Benutzern, Hypothesen und deren Untersuchung auf.‘

Komplementäre Werkzeuge 2025

• Cursor.sh: Editor-Debugging mit GPT-5 in Echtzeit.
• GitHub Copilot X: Vorschläge + Fehlererklärung.
• PyCharm + ChatGpt-Plugin: IDE-Einbau-Debugging.
• SourceGraph Cody: Suchen Sie nach Fehlern im gesamten Repository.

Vergleich von Debugging-Methoden

Die Chatgpt-Debugging Es ist im Jahr 2025 die Fähigkeit, die gute Entwickler von hervorragenden unterscheidet. Beginnen Sie noch heute mit der Master-Eingabeaufforderung und Sie werden sehen, wie Ihre Debug-Sitzungen von der Hölle zu einem Spaziergang gehen.

Quellen konsultiert

• Stack Overflow Developer Survey 2025
• GitHub – Zustand der Oktoverse 2025 → https://octoverse.github.com
• Xataka – So debuggen Sie Code mit ChatGPT als Pro → https://www.xataka.com/basics/depurar-code-chatgpt
• Real Python – Debuggen mit ChatGPT-Tutorial → https://realpython.com/debugging-with-chatgpt/
• FreeCodeCamp – So verwenden Sie ChatGPT zum Debuggen Ihres Codes
• PyCon Spanien 2025 – Workshop „Reinigung mit AI-Generation“