چطور از قابلیت Chat در Cursor برای حل مشکلات پیچیده کد استفاده کنیم؟ (AI Debugging در عمل)

قابلیت Chat در Cursor فقط یک چت‌بات نیست؛ یک دستیار دیباگ هوشمند است که با درک چندفایلی از کد، لاگ‌ها، تست‌ها و تاریخچه تغییرات، به شما در پیدا کردن ریشه خطا و ارائه Patch کمک می‌کند. در این راهنمای عملی، یاد می‌گیرید چطور Chat را برای حل باگ‌های واقعی—از race condition تا افت عملکرد—به‌صورت مرحله‌به‌مرحله به کار بگیرید.

اگر هنوز با مزایای ارتقا آشنا نیستید، پیشنهاد می‌کنیم این مقاله‌ها را ببینید: تجربه واقعی کاربران ایرانی از Cursor Premium و چرا نسخه پرمیوم Cursor ارزش خرید دارد؟. همچنین برای تنظیمات حرفه‌ای، بهترین تنظیمات Cursor برای کدنویسی سریع‌تر و تمیزتر را بخوانید.

چرا Chat در Cursor برای دیباگ مؤثر است؟

  • درک چندفایلی: Chat می‌تواند روابط بین فایل‌ها، ماژول‌ها و فراخوانی‌ها را هم‌زمان ببیند.
  • Patch فوری: به‌جای صرفاً توضیح، diff آماده ادغام تولید می‌کند.
  • حفظ زمینه: با اشاره به لاگ‌ها، تست‌ها و اسنپ‌شات‌ها راه‌حل دقیق‌تری می‌دهد.
  • توضیح مستند: می‌توانید بخواهید علت ریشه‌ای (Root Cause) و مراحل بازتولید را هم بنویسد.

آماده‌سازی قبل از دیباگ: کانتکست بسازید

کیفیت پاسخ Chat به کیفیت زمینه‌ای که می‌دهید بستگی دارد. این چک‌لیست را آماده کنید:

  • سناریوی بازتولید: ورودی، قدم‌ها، خروجی مورد انتظار و خروجی واقعی.
  • لاگ و ارور: پیام خطا و استک‌تریس کوتاه + نسخه‌های وابستگی‌ها.
  • فایل‌های مرتبط: فایل اصلی، ماژول‌های وابسته، تست موجود (در صورت وجود).
  • محدودیت‌ها: قیود عملکرد، امنیت، یا سازگاری که باید رعایت شود.

اگر تازه با Cursor شروع کرده‌اید، این مقاله مسیر را ساده‌تر می‌کند: آیا بدون مهارت کدنویسی می‌توان با Cursor برنامه‌نویسی کرد؟

فرایند قدم‌به‌قدم AI Debugging با Chat

۱) توصیف دقیق مشکل

در یک پیام کوتاه، مسئله را دقیق شرح دهید: «در مسیر /api/orders گاهی ۵۰۰ می‌گیریم. هنگام هم‌زمانی ۵ درخواست. انتظار: ۲۰۰ با بدنه JSON معتبر.»

۲) محدودکردن دامنه

فایل‌ها و توابع مشکوک را معرفی کنید تا Chat کانتکست را باریک کند: «فایل‌های درگیر: orders.service.ts، db.ts، orders.controller.ts».

۳) درخواست فرضیه و قدم‌های تشخیصی

بگویید «سه فرضیه محتمل پیشنهاد بده و برای هریک یک آزمایش کوتاه/لاگ‌گذاری هدفمند ارائه کن.» Chat معمولاً مسیر تشخیص را مهندسی می‌کند.

۴) درخواست Patch کم‌خطر

بعد از تأیید فرضیه محتمل، بخواهید «یک Patch حداقلی در قالب diff» بسازد و توضیح دهد چرا امن است.

۵) تست و اعتبارسنجی

از Chat بخواهید تست واحد/یکپارچه بنویسد: «برای این سناریو سه تست موفق و یک تست شکست با Vitest/Jest بنویس.» سپس تست‌ها را اجرا کنید.

۶) پیشگیری از بازگشت باگ

در پایان بخواهید «چک‌لیست پیشگیرانه» و «بخش Troubleshooting» به README اضافه کند.

الگوهای Prompt آماده برای Chat

مشکل:
- مسیر: /api/orders
- خطا: 500 به صورت متناوب زیر بار
- انتظار: 200 + JSON معتبر
- فایل‌های مرتبط: orders.service.ts, db.ts, orders.controller.ts
درخواست:
1) سه فرضیه محتمل + آزمایش کوتاه برای هرکدام
2) اگر فرضیه 1 تأیید شد، یک Patch حداقلی به صورت diff
3) سه تست واحد برای پوشش سناریوهای بحرانی

این تابع کند است (p95 > 800ms):
- ورودی نمونه و لاگ پروفایل پیوست شده
- محدودیت: تغییری که رفتار API عمومی را عوض نکند
درخواست: یک refactor ایمن با توضیح ریسک‌ها + تست عملکردی

سناریوهای رایج و راهکارهای Chat

Race Condition در سطح دیتابیس یا کش

درخواست: «چطور عملیات create/update را ایدمپوتنت کنم؟ در سطح کد راهکار ایمن بده، اگر لازم است قفل خوشه‌ای/unique index پیشنهاد بده.»

Memory Leak در سرویس Node.js

درخواست: «کد مشکوک در مدیریت استریم/لیسنرها را اسکن کن، نقاطی که EventEmitter آزاد نمی‌شود نشان بده و Patch بده.»

ارور 500 متناوب در API

درخواست: «نقاطی که خطای بدون هندل داریم را شناسایی کن، الگوی safe-guard اضافه کن، پاسخ خطا را استاندارد کن و تست بنویس.»

Type Error در TypeScript

درخواست: «نوع‌های غیرایمن را دقیق‌تر کن، narrowing مناسب پیشنهاد بده، و یک tsconfig سخت‌گیرانه‌تر ارائه بده.»

N+1 Query و افت عملکرد

درخواست: «مسیر پرس‌وجوهای تودرتو را پیدا کن، join یا select بهینه پیشنهاد بده، ایندکس‌های لازم را فهرست کن.»

نکات حرفه‌ای برای کار با Chat

  • مسئله یک‌خطی + پیوست هدفمند: پیام کوتاه، ضمیمه دقیق (کد/لاگ)؛ از دیوار متن بپرهیزید.
  • گام‌بندی: تشخیص ← Patch کوچک ← تست ← بازبینی. با یک درخواست غول‌آسا شروع نکنید.
  • Diff اجباری: همیشه بخواهید Patch به صورت diff بیاید تا کنترل داشته باشید.
  • تست قبل از مرج: اجرای خودکار تست‌ها را در CI فعال نگه دارید.
  • ثبت دانش: خروجی Chat (Root Cause، چک‌لیست) را در docs/ نگه دارید.

اشتباهات رایج هنگام استفاده از Chat

  1. شرح مبهم: «کار نمی‌کند» یعنی پاسخ مبهم. ورودی/خروجی را دقیق بگویید.
  2. اعتماد بی‌قید به Patch: بدون تست و مرور diff هرگز مرج نکنید.
  3. دامنه باز: فایل‌ها و ماژول‌های مرتبط را مشخص کنید تا Chat سراغ همه ریپو نرود.
  4. نداشتن سنجه: برای بهینه‌سازی عملکرد، معیار (p95، throughput) تعریف کنید.

یک نمونه دیباگ واقعی: کندی پاسخ سفارش‌ها

وضعیت: اندپوینت /api/orders در فشار ۲۰ RPS گاهی ۹۰۰ms پاسخ می‌دهد. با Chat:

  1. شرح مسئله + لاگ پروفایل و فایل‌های مرتبط را ارسال کردیم.
  2. Chat سه فرضیه داد: N+1، قفل نوشتن روی جدول، تبدیل تاریخ پرهزینه.
  3. آزمایش کوتاه: متریک‌های SQL و لاگ تایمینگ اضافه شد؛ N+1 تأیید شد.
  4. Patch: الحاق join مناسب + ایندکس روی ستون user_id + تست عملکردی.
  5. نتیجه: p95 از ۹۰۰ms به ۳۲۰ms کاهش؛ تست‌های رگرسیون هم سبز.

لینک‌های پیشنهادی Prosho

منابع خارجی پیشنهادی

پرسش‌های متداول

آیا Chat می‌تواند علت ریشه‌ای باگ را توضیح دهد؟

بله. از آن بخواهید «Root Cause» و «مسیر بازتولید» را مستند کند؛ حتی می‌تواند راهکار پیشگیرانه پیشنهاد بدهد.

برای باگ‌های وابسته به محیط (Production-only) چه کنم؟

سنجه‌ها و لاگ‌های خلاصه‌شده را به Chat بدهید (بدون داده حساس). از او بخواهید فرضیه‌ها را بر اساس تفاوت‌های محیطی اولویت‌بندی کند.

Patch بزرگ می‌خواهم یا چند Patch کوچک؟

همیشه Patch کوچک و قابل‌مرور امن‌تر است. خروجی را گام‌به‌گام ادغام و تست کنید.

اگر پیشنهاد Chat اشتباه بود چه؟

بازخورد بدهید: «فرضیه ۲ اشتباه بود؛ نتایج آزمایش فلان است. روی فرضیه ۳ تمرکز کن و Patch حداقلی بده.» کیفیت پاسخ‌ها بهتر می‌شود.

جمع‌بندی

با یک رویکرد سیستماتیک—شرح دقیق مسئله، محدودکردن دامنه، فرضیه‌سازی، Patch کوچک و تست—قابلیت Chat در Cursor به قدرتمندترین ابزار دیباگ تیم شما تبدیل می‌شود. اگر به سرعت، دقت و خروجی قابل‌اتکا نیاز دارید، نسخه پریمیوم بهترین انتخاب است.

همین حالا از طریق Prosho اکانت پریمیوم Cursor را تهیه کنید و حل باگ‌های پیچیده را از «ساعت‌ها» به «دقایق» کاهش دهید.