Explicateur de Bugs
Traduisez les erreurs obscures en langage clair
Collez un message d'erreur, une trace d'appels ou la sortie d'un test en échec et obtenez une explication claire et actionnable de ce qui s'est passé, pourquoi, et comment le corriger précisément, avec des exemples de code adaptés à votre stack.
GPT-6 Luna
pour 200K tokens par mois · 80% entrée / 20% sortie
Pourquoi ce modèle ?
Pour cette charge – 200K tokens par mois, dont 80 % en entrée – il revient à environ 0,04 $US par mois, le moins cher des modèles proposés ici.
Modèles alternatifs
Conseils d'implémentation
- 1
Joignez toujours les 20 à 30 lignes de code entourant la trace : le modèle identifie bien plus précisément la cause racine lorsqu'il voit le code réel et pas seulement le message d'erreur.
- 2
Demandez l'explication en trois parties : « ce qui s'est passé », « pourquoi » et « comment corriger ». Cette structure donne aux développeurs juniors le modèle mental complet, pas seulement un correctif.
- 3
Enregistrez les erreurs les plus fréquemment soumises : ce sont vos cibles les plus rentables pour la couverture de tests ou le refactoring, et elles révèlent la fragilité systémique de votre code.