shadow-debugger：后台 LLM 错误诊断工具发布

开发者 GaspareDev 发布开源 Python 库 shadow-debugger，为 Python 应用和 FastAPI 提供后台 LLM 错误诊断：应用抛出异常或返回 HTTP 500 时，它在后台线程把脱敏后的堆栈、源码和局部变量发给 LLM，几秒后在 ./shadow_reports/ 生成 Markdown 事故报告，应用本身正常返回响应。 该工具可离线配合 Ollama 使用，也支持 Gemini、OpenAI（含 Groq、vLLM、LM Studio 等兼容端点）和 Anthropic。使用云服务商时，提示词包含 traceback、错误处前后 5 行源码和失败函数的局部变量。 对生成的代码补丁，工具仅用 ast.parse() 做语法检查，不会执行生成的代码。

AI 根据报道生成 · 1 天前更新