Rewolucja w debugowaniu. Sztuczna inteligencja analizuje zrzuty pamięci systemu Windows

W świecie inżynierii oprogramowania, gdzie godziny spędzane na analizie zrzutów awaryjnych (crash dumpów) są normą, pojawiło się narzędzie, które - według jego twórcy - może „na zawsze zmienić” sposób, w jaki programiści radzą sobie z awariami.

Sven Scharmentke, znany również w sieci jako Svnscha, opublikował na GitHubie projekt mcp-windbg, który łączy potęgę sztucznej inteligencji z narzędziem debugowania firmy Microsoft – WinDBG. I wygląda na to, że społeczność programistów może być świadkiem małej rewolucji.

AI zamiast komend: naturalny język w debugowaniu

Dotąd analiza crash dumpów była domeną terminala i pracy programistów operujących komendami w narzędziach takich jak WinDBG czy CDB, często bez żadnej przyjaznej warstwy użytkownika. Nawet w 2025 roku wielu specjalistów z branży uznaje ręczne debugowanie za nieunikniony, choć żmudny, element codziennej pracy.

Svnscha postanowił to zmienić, tworząc interfejs konwersacyjny w języku naturalnym, który pozwala zadawać pytania i wydawać polecenia debugerowi za pośrednictwem AI. Dzięki temu nawet osoby niebędące mistrzami asemblera mogą teraz zrozumieć i rozwiązać problem w aplikacji znacznie szybciej i skuteczniej.

Open source i potęga Copilota

Narzędzie mcp-windbg to projekt typu open source, w którym wykorzystano duże modele językowe (LLM) – takie jak GitHub Copilot – do sterowania debugerem. Sztuczna inteligencja może teraz:

• wykonywać zaawansowane polecenia WinDBG/CDB,

• interpretować kod asemblera,

• dekodować wartości heksadecymalne,

• analizować struktury danych przy użyciu symboli,

• a nawet sugerować naprawę błędów.

Wszystko to użytkownik osiąga, zadając pytania w zwykłym języku angielskim. Jak podkreśla Svnscha, „AI zna polecenia debugera lepiej niż większość programistów”, co czyni ją idealnym wsparciem w codziennym troubleshootingu.

„Vibe-coding przy dwóch kawach” – powstanie mcp-windbg

Na swoim blogu Svnscha dzieli się historią narodzin projektu. Inspiracją była jego własna frustracja związana z mozolnym debugowaniem. Przełom nastąpił, gdy postanowił połączyć swoje doświadczenie z AI, podczas jednej z porannych sesji kodowania z kawą. Jak sam pisze, najtrudniejszym elementem technicznym było stworzenie interfejsu umożliwiającego komunikację AI z CDB – konsolowym debugerem Microsoftu. Efekt? System, który nie tylko działa, ale także wydatnie skraca czas potrzebny na analizę i usuwanie błędów.

Demo: AI nie tylko rozpoznaje problem, ale też go naprawia

Na blogu inżyniera dostępne są dwa filmy demonstracyjne. W pierwszym widzimy:

• instalację narzędzia,

• uruchomienie aplikacji Windows, która ulega awarii,

• aktywację Copilota, który odnajduje zrzut awaryjny,

• analizę przyczyny awarii i sugestię poprawki.

W drugim filmie pokazano analizę wielu zrzutów awaryjnych jednocześnie, co czyni narzędzie jeszcze bardziej przydatnym dla zespołów pracujących nad złożonymi systemami lub produktami o dużej skali.  „AI szybko identyfikuje, że aplikacja uległa awarii, wyjaśnia, które konkretne warunki doprowadziły do awarii i sugeruje rozwiązanie” – mówi Svnscha.