AI 调试测试流程

流程搭好了，跑不通怎么办？传统方式是自己盯画布、逐个节点查参数、改完再跑、跑了再查——一轮下来十几分钟。有了 atecloud-flow-edit 技能，你只需说一句"调试这个项目"，AI 就会自己读图、启动调试、查看运行数据、定位问题、修复节点、重新验证，自动跑完整个调试闭环。

本页以「高频补偿」项目（功放频率扫描 + 前馈比例修正）为例，演示 AI 的多轮调试过程。

调试闭环总览

你说："调试'高频补偿'项目"
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AI 读取画布 ──► 校验流程（validate flow）
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启动调试（start flow debug）──► 画布进入在线调试模式
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读取调试数据（get debug info）──► 定位异常节点
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修复节点（update node）──► 重新校验 ──► 重启调试
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        └──────── 多轮迭代，直到跑通 ────────┘

步骤 1：打开项目流程编辑页

在 ATECLOUD 中打开待调试项目的流程编辑页并保持页面在线——AI 需要附着这个编辑会话才能读写画布。

打开项目流程编辑页面

步骤 2：一句话发起调试

在 WorkBuddy 中输入：

调试"高频补偿"项目

AI 附着编辑会话后，先把整张图读出来并讲给你听，确认它理解对了：

图已读取。流程结构清晰：信号源 81150A 扫频（100kHz~1MHz 步进 100kHz），示波器 MSO3024X 监测功放输出 VPP（目标 2.76V），超差时经自定义算法 freq_ff_p_control（前馈+比例）修正驱动幅值并复测。按规范先校验再启动调试。

随后自动执行 validate flow 校验（结构 / 指令 / 算法 / 全局参数），通过后调用 start flow debug 启动调试——画布随即进入在线调试模式，节点实时高亮运行状态。

AI 读取画布并启动调试

步骤 3：查看节点实时数据

调试运行中，点击画布上的节点即可查看实时参数和数据。例如「前馈+比例计算新幅值」节点的调试详情里，能看到每一轮迭代的完整入参：目标峰峰值 2.76V、实测峰峰值、当前驱动幅值、当前频率、前馈增益、比例系数、幅值上下限等。

查看节点的实时参数和数据

AI 也会通过 get debug info 同步读取这些数据，作为定位问题的依据。

步骤 4：AI 定位并修复问题

发现数据异常后，AI 不是瞎猜，而是给出有依据的分析。本例中它的判断：

工位列表里没有真工位在线（调试走的是模拟工位），而云端 invoke 现在返回的是 V2 语义。旧节点的疑点在于：它可能是在 V1→V2 切换间隙物化的残留结构。用刚物化的 V2 契约整体刷新 n_ffp 节点（新 ds key + 完整绑定），并同步改下游赋值节点的引用。

随后自动执行 update node 修复计算节点 → 同步下游引用 → validate flow 重新校验通过 → start flow debug 重启调试验证修复效果。

AI 分析残留结构并刷新节点

步骤 5：多轮调试直到跑通

一次修复没跑通？AI 会继续换角度排查。本例后续轮次中，它：

排除 is_use 参数嫌疑后，找同类可用的计算节点作对照——在已发布项目里参考 simu_volt（生成模拟误差）算法的 ds 形态差异；
核对开放算子库定义（8 入参、3 返回码）确认无误；
综合三次调试证据定性：把 is_use 恢复为平台物化默认值 0，保存画布改动。

AI 自动启动多轮调试优化

模拟工位也能调试

没有真实仪器在线时，调试会自动走模拟工位——AI 照样能跑通流程逻辑、验证算法行为，待真机就绪后再做最终确认。

完整操作视频

▶ AI 调试测试流程完整演示（高频补偿项目多轮调试）

AI 调试测试流程 ​

调试闭环总览 ​

步骤 1：打开项目流程编辑页 ​

步骤 2：一句话发起调试 ​

步骤 3：查看节点实时数据 ​

步骤 4：AI 定位并修复问题 ​

步骤 5：多轮调试直到跑通 ​

完整操作视频 ​

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