Cusor 今天发布了 Debug Mode，它的标准用法 (Workflow) 是这样的：
描述问题 (Describe): 你告诉 AI “购物车金额算错了”，AI 会基于猜测，在它认为可疑的地方自动插入 log 或 print 代码。
手动复现 (Reproduce):（关键一步） 你必须去运行程序，手动触发那个 Bug，好让 AI 刚才埋下的日志能抓到数据。
循环修复 (Verify & Loop): AI 读取日志，尝试修复。如果修不好，它会删掉日志，换个地方再埋点，让你再跑一次……
Cursor 的这套逻辑虽然实现了自动化，但依然被困在传统调试的思维里，存在三个致命痛点：
1. “必须复现”是最大门槛
Cursor 的前提是你现在必须能把 Bug 跑出来。
但现实中的 Bug 往往是：
偶发的 (Flaky Bugs)： 跑 10 次才出 1 次，你难道要陪着 AI 跑 10 次？
环境依赖的： Bug 是在特定数据库状态下发生的，你本地环境根本复现不了。
如果不复现，Cursor 就瞎了。 它只能两手一摊，或者开始瞎猜。
2. “试错循环”极度浪费时间和本身有限的Fast Quota
“插入日志 -> 重启服务 -> 手动点击触发 -> 分析日志” …… 这个过程极慢。
如果 AI 第一次猜错地方了（很常见），这套流程就得重来一遍。你的时间和耐心就在这一次次重启中消耗殆尽。
3. 污染代码
Cursor 是通过修改你的源代码（插入 Log）来获取信息的。如果不小心 Commit 了这些垃圾代码，后期还得清理。
Syncause 认为：最好的调试，是不需要你重新跑一遍代码。
我们在后台默默记录了程序运行时的全量上下文。
Syncause 的工作流：
Bug 发生了？ (哪怕是 5 分钟前发生的)
直接问 AI： “购物车金额算错了”或者“金额算错了”不需要插入日志，不需要重启，不需要复现。
瞬间破案： Syncause 直接从内存里把当时那一刻的函数堆栈、变量值、返回值全部“捞”出来喂给 AI。
对比总结：
Cursor Debug Mode: 需要你配合它演戏（复现 Bug），它才能看清。
Syncause: 像“行车记录仪”一样，直接回放事故现场。
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