自动化失败后，先判断失败类型
最近一个自动化流程输出结果完全不对。第一反应是改代码，直接修参数。但这个念头刚冒出来就被我压住了——改代码之前，得先搞清楚这次失败到底是什么类型。
不是所有失败都用同样的方法修。如果失败类型判断错了，你修的方向就错了。方向错了，你花的所有时间都是在做无用功——你可能修了逻辑层但问题在数据层，可能调了参数但问题在环境层，可能改了代码但问题在交互层。修了不该修的地方，不仅浪费了时间，还可能引入新的问题。
失败类型决定诊断路径
那次我让 Agent 先回溯整个流程，从输入到输出，每一步检查一遍。Agent 给了修改建议，我打断它："不要急着给解决方案，先把失败点找出来。"
Agent 重新执行，逐层排查。最后发现问题出在数据预处理阶段——输入数据格式变了，预处理脚本没有适配新格式。
如果我当时直接改逻辑或调参数，改的方向就是错的。因为问题不在逻辑层也不在参数层，而在数据层。逻辑层和参数层都没问题——脚本按照设计逻辑正常运行了，参数也是按配置值设的。但输入数据的格式变了，预处理脚本按旧格式解析新数据，解析失败导致后续所有步骤基于错误数据运行。逻辑没错，参数没错，但输入错了。输入错了但逻辑和参数正确，输出一定错——这不是逻辑问题，是数据问题。
这让我想起 jianfei-plan 的 failure taxonomy 方法论。它把自动化失败分成四类：
- 数据类失败：输入数据格式变了、数据源不可用、数据质量异常（缺失值、重复值、格式不一致）。诊断路径：检查数据源状态、验证输入格式、对比新旧数据差异。数据类失败的特征是：逻辑正确、参数正确、环境正确，但输入不对。
- 逻辑类失败：处理流程有 bug、条件判断错误、流程设计有缺陷（缺失步骤、多余步骤、步骤顺序错误）。诊断路径：逐步执行流程、检查每步的输入输出、对照设计文档验证逻辑。逻辑类失败的特征是：数据正确、环境正确，但处理方式不对。
- 环境类失败：配置参数变了、权限不足、依赖服务不可用（数据库连接断、API 挂了、磁盘满了）。诊断路径：检查配置文件、验证权限状态、测试依赖服务连通性。环境类失败的特征是：数据正确、逻辑正确，但运行环境不对。
- 交互类失败：人机接口不对、反馈机制失效、用户操作路径错误（按了不该按的按钮、输入了错误参数、跳过了必填字段）。诊断路径：检查用户操作日志、验证交互流程、对比预期操作路径和实际操作路径。交互类失败的特征是：系统正确，但人的操作不对。
每种类型的诊断方法完全不同。数据类要看数据源和预处理，逻辑类要看代码和流程设计，环境类要看配置和权限，交互类要看用户路径和反馈。用错诊断路径，就像用眼科的方法治胃病——检查方向对，但检查对象错了。
为什么不能直接改
很多人失败后的直觉是：马上改，改完再看。这就像发烧了就吃退烧药——可能暂时压住了症状，但病因还在。退烧药只能治症状（发烧），不能治病因（感染）。下次感染再发，你又吃退烧药，永远治不了根。
那次数据类失败，如果我直接调参数——比如放宽格式校验的阈值，让新格式也能通过。参数调对了可能让输出看起来正常，但预处理脚本的问题还在——它还是按旧格式解析，只是阈值放宽了让它不至于报错。下一次输入格式再变，同样的失败会再出现。因为根因没有被修，只是症状被压住了。
正确的做法是：先判断类型 → 按类型选诊断路径 → 找到根因 → 针对根因修复。数据类失败就修数据层——要么更新预处理脚本适配新格式，要么在输入端做格式校验和自动转换。逻辑类失败就修逻辑层——要么修 bug，要么补缺失步骤。环境类失败就修配置层——要么更新配置，要么补权限。交互类失败就修交互层——要么修正操作路径，要么加强反馈提示。
对症下药的前提是对症诊断。诊断的前提是判断类型。类型判断错了，后面所有步骤都白费。
提炼方法
这次卡点提炼出的方法很直接：
自动化失败后，第一步是判断失败类型，第二步是按类型选诊断路径。 不判断类型就动手修改，等于蒙着眼睛修路——你可能修对了方向，也可能修错了方向，但你不知道自己修对了还是修错了。
判断方法分四步快速排查：
- 看输入：数据格式、数据源状态是否正常 → 不正常就是数据类
- 看流程：处理逻辑有没有按预期执行 → 没有就是逻辑类
- 看环境：配置、权限、依赖是否到位 → 没到位就是环境类
- 看交互：用户操作路径和反馈是否合理 → 不合理就是交互类
每步只需要几分钟就能排除一类。排除了数据类再检查逻辑类，排除了逻辑类再检查环境类，排除了环境类再检查交互类。整个过程不超过半小时，但能确保你的修改方向是正确的。半小时的方向确认，比几小时的盲目修改更有效率。
这个方法后来写进了 jianfei-plan 的 failure taxonomy 规则：每次自动化失败，先做类型判断再开始诊断。不判断类型就动手的修改请求，直接驳回——因为方向未知的修改，风险远高于方向明确的修改。方向明确意味着你知道修哪里、为什么修、修完的效果预期。方向未知意味着你不知道修哪里、为什么修、修完是否有效。
自动化失败不是终点，是优化的起点。但只有当你知道失败类型时，优化才有方向。蒙着眼睛修路，修完还是迷路。