“安利”一款debug神器：在AI面前，bug都不是事儿

作者 | 琥珀

出品 | AI科技大本营（公众号ID：rgznai100）

为了帮程序员解决 bug 问题，Facebook 可算是操碎了心！

你可以这么想，如果在开发和测试阶段没有发现 bug 问题，那么 bug 将会随着产品发布，在生产环节触发，其后果将视情况而定。

不久前，一支来自 Facebook 的工程团队斩获了 ACM SIGPLAN POPL 最具影响力论文奖，这是机器学习研究社区最受关注的奖项之一。其获奖论文为“Compositional Shape Analysis by Means of Bi-abduction”，介绍了一款利用机器学习调试 bug 的工具“Project Infer”背后的科学原理。

为了“安利”这款工具，一位名叫 Jesus Rodriguez 的程序员特意撰文详解了 Infer 的工作流程和科学原理。

文中指出，Infer 基于两种新的数学技术：分离逻辑（separation logic）和双向假说推理（bi-abduction）。

传送链接：https://towardsdatascience.com/machine-learning-for-detecting-code-bugs-a79f37f144b7

据悉，Infer 是 Facebook 旗下一款开源的静态分析工具，其前身来自被 Facebook 收购后的 Monoidics。官网介绍，Infer 可以分析 Objective-C，Java 或 C 语言代码，报告潜在的问题。

截止目前，Infer 已在 GitHub 上获得 9300+ Star，并被 AWS、Spotify、Uber 等公司采用。

GitHub 链接：https://github.com/facebook/infer

实际上，此前 AI科技大本营（ID：rgznai100）就曾报道过类似的 bug 检查工具，如 Google 刚刚开源的自动化检测工具 ClusterFuzz，印度小哥 Gaurav Arora 开发的代码测试工具 code-with-ai，以及一键代码修复神器 The fuck。

值得一提的是，从发现 bug 到修复 bug，Facebook 有一套完整的流程。Facebook 去年新推的工具 SapFix，以及已投入大规模使用的 Sapienz，都是与 Infer 相辅相成的：

首先，静态分析工具 Infer，会帮助定位代码中需要修补的点；一旦 Sapienz 和 Infer 精确定位与崩溃相关的特定代码部分之后，就会将该信息传递给 SapFix；最后，SapFix 会参考几种不同的策略，自动生成补丁。

Infer 主要应用基于 Android 和 iOS 的移动应用程序发布之前，检测其代码中的 bug。

温馨提示：程序员们可能习惯了熬夜敲代码，但有人就总结过：不提倡加班写代码，那样会导致 bug 率直线上升。

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