阶跃AI排错日志查看未知错误反馈收集指南
先说一个核心判断：阶跃AI在遇到“未知错误”时，最棘手的并非错误本身，而是信息黑洞——界面仅显示一行红色提示，没有堆栈追踪，无法稳定复现，重试时成功时失败。这种情况下，纯靠截图或口头描述，基本等于给开发团队出谜题。 因此，要真正解决问题，必须遵循一套标准化的排查流程。 第一步，确认调试日志是否已开启
先说一个核心判断：阶跃AI在遇到“未知错误”时，最棘手的并非错误本身，而是信息黑洞——界面仅显示一行红色提示，没有堆栈追踪，无法稳定复现，重试时成功时失败。这种情况下，纯靠截图或口头描述，基本等于给开发团队出谜题。
因此，要真正解决问题，必须遵循一套标准化的排查流程。
第一步，确认调试日志是否已开启
StepClaw默认不会记录详细日志，需手动开启。路径为：设置 → 高级选项 → 勾选【启用调试日志】。这个开关藏于“开发者模式”的二级菜单中，若未打开，所有异常都会被静默吞掉——后续工作将白费。
这一点至关重要：不打开此开关，后面收集的所有信息都等于零。
第二步，定位并导出三类核心日志文件
日志分散在三个位置，缺一不可。切勿只捞其中一两个，那样会给排查工作埋下隐患：
- 主应用日志：
~/.stepclaw/logs/app.log，记录UI交互、Agent调度、Skill调用链等完整信息。 - AI模型通信日志：
~/.stepclaw/logs/llm-raw.log，包含完整的request_id、原始HTTP请求与响应体，以及code/message/type字段——这是判断模型侧是否异常的直接依据。 - 多智能体协作日志：
~/.stepclaw/logs/agent-trace.json，结构化JSON格式，记录每个Agent的输入、输出与决策依据，以Who&When格式呈现失败归因上下文。
需要特别注意：app.log和llm-raw.log是纯文本格式，而agent-trace.json是JSON格式。所有文件必须完整打包提交，截图或复制片段都会丢失关键上下文——尤其是JSON里的嵌套结构，一旦截断将很难还原。
第三步，复现时同步捕获关键上下文
有两种做法可选，根据情况灵活运用：
方法一：使用内置录屏工具
按快捷键 【Ctrl+Shift+R】 启动录制。操作全程保持窗口焦点在StepClaw上，录屏会自动捕捉鼠标轨迹、时间戳、窗口标题栏——这是唯一能还原“偶发性错误”现场的方式。
方法二：手动构造最小复现用例
如果错误能稳定复现，建议关闭所有无关的Skill，新建一个空白画布，只运行触发错误的那个单一指令（例如：“生成世界杯比分预测表”）。在命令前加上前缀#DEBUG，系统会强制将本次执行的全量上下文写入agent-trace.json。
这个步骤请勿省略：没有#DEBUG标记的常规执行，agent-trace.json里只会保存采样片段，不足以支撑完整的失败归因。
第四步，提交Issue前检查这几个必填项
访问GitHub仓库 → “New issue” → 选择“Bug report”模板。
标题格式建议遵循规范：[BUG] StepClaw v2.5.3 macOS 14.6：执行#DEBUG指令后agent-trace.json缺失decision_reason字段
在“复现步骤”中，必须包含以下信息：
- 操作系统版本
- StepClaw版本号（在设置→关于里查看）
- 复现发生的具体时间（精确到分钟）
- 是否为首次出现（是/否/不确定）
附件需统一打包上传：app.log + llm-raw.log + agent-trace.json + 录屏文件（MP4格式，不超过50MB）。缺少任何一个文件，Issue会被自动标记为“信息不全”并搁置处理——届时只能重新收集。
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