Debuggen
05.05.2025, 11:34 Uhr
Crash-Analyse unter Windows: KI trifft auf WinDBG
Und wo genau steckt der Fehler, der zum Absturz der Anwendung geführt hat? Die Kombi aus KI und WinDBG hilft weiter.
(Quelle: EMGenie)
Eine Crash-Dump-Analyse ist dann angesagt, wenn eine Anwendung etwa durch einen Stack Overflow vom Betriebssystem gestoppt wird. Es legt in so einem Fall einen Dump an. Aber wo findet sich diese Datei? Und wo genau ist der Fehler in der Anwendung passiert.
Anstatt sich mühsam durch kryptische Eingabeaufforderungen und hexadezimale Adressen zu kämpfen, können Entwickler einfach eine Frage stellen: "Warum ist diese Anwendung abgestürzt?" Was nach Science-Fiction klingt, könnte dank der Integration von Künstlicher Intelligenz (KI) in Werkzeuge wie WinDBG bald Realität sein. Softwareentwickler Sven Scharmentke hat in einem Blogpost dokumentiert, was er vorher ausprobiert hat.
Die Idee hinter dem Ansatz ist simpel. Anstatt Stunden damit zu verbringen, den Grund für einen Absturz zu analysieren, könnte ein KI-gestütztes System, wie GitHub Copilot, schnell den Fehler identifizieren und sogar Lösungsvorschläge anbieten. Dies würde nicht nur den Zeitaufwand drastisch reduzieren, sondern auch das Verständnis für die Ursachen von Fehlern verbessern.
Beispiele aus der Praxis zeigen, dass diese Technologie bereits Realität ist. Mit der Hilfe von KI werden lassen sich mehrere Fehlerspeicherdumps analysieren. Dies bedeutet, dass es für Entwickler einfacher wird, Fehler zu identifizieren und zu beheben, ohne sich mit dem mühsamen Prozess traditioneller Analyse auseinandersetzen zu müssen.
Die Implementierung dieser Technologie erfolgt durch einen Model-Context-Protocol (MCP)-Server, der eine Brücke zwischen WinDBG und den KI-Funktionen bildet. Diese Software ermöglicht es der KI, auf externe Werkzeuge zuzugreifen und dabei kontextualisierte Rückmeldungen zu geben.
Der Vorteil: Anstatt sich mit den komplizierten Befehlen von WinDBG auseinanderzusetzen, können Entwickler einfach ihre Fragen formulieren, und die KI übersetzt diese in die nötigen Anweisungen.
Das weitere Ziel hinter dem MCP-WinDBG-Projekt ist es, die Nutzung von KI nicht nur auf Softwareentwickler zu beschränken, sondern auch anderen Bereichen wie Support und Qualitätssicherung zugänglich zu machen. Eine einfache Interaktion mit Fehleranalysen erleichtert das Verständnis und die Rechtsverfolgung von Problemen, was auch zu schnelleren Lösungen führen kann.
