Bug 本身并不可怕，最可怕的是我们误以为它已经被解决了。
背景：一次小小 pre-commit 脚本的代价
某天，我因修改 pre-commit 钩子脚本时遇到一个意料之外的问题，脚本逻辑明明写对了，执行 pre-commit run 却没有任何反应。我一开始以为是钩子配置的问题，查了一堆资料、试了几种重写方式，还是不行。
直到一个小时后我才意识到，问题不在脚本，而是我没有将修改 add 到暂存区。
# 错误执行流程
pre-commit run --all-files
# 实际未生效，因为改动未 add
# 正确流程：
git add hooks/my_fix.py
pre-commit run --all-files这类"操作失误"看似小白错误，却常常出现在经验丰富的开发者身上。本质上，这并非知识储备不足，而是对问题的误判导致精力被浪费在错误方向上。
表象问题：我们是如何被"假象"误导的？
下面是几个我亲身经历过的典型案例：
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页面闪烁：误以为是 DOM 渲染出问题，实际是 JS 脚本延迟加载。
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接口慢：以为是后端响应延迟，结果是缓存策略写错导致的反复计算。
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状态混乱：归咎于框架问题，最终发现是组件自身依赖错乱。
这些问题的共通点是：**现象并不直接指向真正的根因。**我们往往在错误路径上投入大量时间，只因"它看起来就是这个问题"。
架构思维与时间维度上的清醒
系统架构并不是大项目专属。哪怕是小型业务系统，也需要考虑后续的可维护性与兼容性：
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模块未解耦 → 后期重构代价高；
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缺乏文档 → 几个月后自己都看不懂；
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无测试保障 → 小改动易引入隐藏性 bug；
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忽略兼容性 → 线上数据污染、回滚困难。
**架构不是为了优雅，而是为了避免走错路。**在写代码前，我现在更倾向于先画出系统结构、边界条件与演进可能性，而不是"边写边调"。
AI 可能不会犯错，但可能把你带错方向
现在我们常用 AI 辅助编程，它在提升效率上的确表现优异。但也容易产生一个误区：
AI 是正确的执行者，但它并不理解目标是否正确。
比如我曾要求它封装一个数据模块，它很快完成了所有逻辑封装，但我忽略了对旧 JSON 数据的兼容处理。结果方案上线后解析失败，引发生产问题。
这类"合理但错误"的情况越来越多，根源并非 AI 的技术问题，而是人类需求描述上的不完整。
表象安静 ≠ 问题解决
很多 bug 一开始并不会表现为"系统报错"，而是潜伏在某些未触发的路径中。一旦条件满足，就会爆发。
"问题不报错了"≠"问题被解决了"。
我曾处理过一个接口逻辑：短期正常，半年后由于一位用户上传旧格式数据直接引发全链路挂掉。回头分析才发现，当时我们只处理了主流程，没考虑旧格式边界值。
文档是时间胶囊，不是形式主义
很多人觉得写注释、写文档浪费时间。但从维护者角度来看，没有上下文的代码就像没有地图的迷宫。
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文档是"断点复原点" → 未来调试更快定位；
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注释是思维记录 → 补偿遗忘、帮助他人理解；
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Git commit message 是问题演化路径 → 理解系统如何变化。
我现在更看重写文档，不是为了交差，而是写给"未来的我"。
开发者避免误判的实践清单
### 🔧 避免误判问题根源的 Checklist：
- [ ] 出现 Bug，第一步确认"是否已验证假设"？
- [ ] 先还原用户操作路径，而非查看代码逻辑。
- [ ] 用图画出依赖与影响范围，理清因果链。
- [ ] 每次修复要写清处理边界与例外。
- [ ] 写文档：留给下一个遇到此 Bug 的你。技术不是问题，思维才是关键
我们常说"技术债"毁掉系统，其实真正的技术债并不来自技术，而来自我们误判问题根源的思维漏洞。
AI 不会主动帮你验证需求是否正确，它只是照搬你给它的逻辑去实现。正因如此，越高效的工具，越放大错误思维的后果。
下一次当你调试卡壳、AI 给出奇怪代码、不确定修改是否合理时，请先停一下：
我真的搞懂问题的根源了吗？
如果没有，这段代码很可能只是一个新的问题起点。
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后续我会分享更多实战 + 思考的技术经验。