Agentic Debugging: как заставить LLM искать баги в C/C++ коде с помощью OpenCode и term-cli

Когда нейросеть становится отладчиком: новая реальность 2026 года

Представьте ситуацию: у вас падает ffmpeg при обработке специфичного видеофайла. Сегфолт где-то глубоко в x264, стектрейс показывает странное поведение в функции motion_estimation. Раньше вы бы потратили часы на анализ кода, постановку брейкпоинтов и ручное исследование памяти. Теперь можно просто сказать: "Найди баг" — и наблюдать, как LLM самостоятельно исследует код, запускает отладчик, анализирует переменные и предлагает фикс.

Стек инструментов: что нужно для автономной отладки

В основе лежат два ключевых инструмента, которые на февраль 2026 года стали стандартом для таких задач:

1 OpenCode 3.2 — агентная платформа нового поколения

Если в 2024-2025 годах все говорили про Claude Code и Cursor AI, то к 2026 году OpenCode стал де-факто стандартом для agentic workflows. Главное отличие — архитектура, построенная вокруг идеи "инструментов как первоклассных объектов".

2 term-cli 2.8 — терминал, который понимает контекст

В отличие от обычного терминала, term-cli сохраняет историю выполнения, состояние переменных среды и даже содержимое файлов в сессии. Когда LLM говорит "запусти отладчик", term-cli понимает, что нужно использовать именно lldb с уже настроенными символами и исходниками.

Реальный кейс: сегфолт в x264 при кодировании 4K HDR

Вот как выглядит процесс от начала до конца. Баг воспроизводится только при определенных условиях: разрешение 3840x2160, профиль HDR10, битрейт выше 50 Мбит/с.

3 Шаг 1: Настройка окружения и воспроизведение

OpenCode автоматически подготавливает окружение: клонирует репозиторий x264, настраивает сборку с debug символами, создает тестовый видеофайл с нужными параметрами. Все это происходит по одной инструкции:

# LLM самостоятельно выполняет эту последовательность
cd /tmp/debug_x264
git clone https://code.videolan.org/videolan/x264.git
cd x264
./configure --enable-debug --bit-depth=10
make -j8
# Создание тестового файла через ffmpeg
ffmpeg -f lavfi -i testsrc=duration=5:size=3840x2160:rate=30 \
  -c:v libx264 -profile:v high10 -crf 18 -x264-params "hdr10=1:master-display=G(13250,34500)B(7500,3000)R(34000,16000)WP(15635,16450)L(10000000,1):max-cll=1000,400" \
  test_hdr.mkv

4 Шаг 2: Запуск отладчика и анализ падения

Здесь начинается магия. LLM не просто читает код — он взаимодействует с lldb через term-cli:

# LLM управляет отладчиком через term-cli
lldb ./x264 -- test_hdr.mkv -o /dev/null
# В сессии lldb:
breakpoint set --name x264_encoder_encode
run
# При падении:
bt full
frame select 5
print *mvc
x/16x mvc->fenc_buf

Claude Opus анализирует дамп памяти, понимает, что указатель mvc->fenc_buf содержит 0x0 после определенного вызова, и идет смотреть код функции motion_estimation_qpel.

Сравнение с альтернативами: почему не подходят другие инструменты

Cursor AI и его наследники

После того как Cursor AI ушел в историю, появилась куча альтернатив. Но большинство из них заточены под генерацию кода, а не под интерактивную отладку. Они могут предложить фикс, основываясь на статическом анализе, но не могут запустить программу и посмотреть, что происходит в рантайме.

Локальные LLM с LSP

Интеграция локальных LLM с Language Server Protocol дает хорошие результаты для автодополнения и рефакторинга, но для отладки нужен доступ к исполняемой среде. LSP работает с текстом, а не с процессами.

Codag и подобные визуальные инструменты

Codag пытался визуализировать работу агентов, но для низкоуровневой отладки визуализация часто мешает. Нужен именно текстовый интерфейс, где можно быстро копировать адреса памяти, значения регистров и фрагменты ассемблерного кода.

Какие модели работают лучше всего в 2026 году

За два года с 2024 по 2026 ситуация с моделями для кодирования изменилась кардинально. Если раньше все использовали GPT-4 или Claude 3, то сейчас выбор зависит от задачи:

• Claude Opus-3 (2026 Q1) — лучший для сложной низкоуровневой отладки. Понимает указатели, аллокацию памяти, race conditions. Но дорогой и требует облачного доступа.
• GLM-4.7-Flash — сюрприз 2025 года. Китайская модель, которая неожиданно хорошо справляется с анализом C/C++ кода. Локальная, быстрая, но иногда галлюцинирует с системными вызовами.
• Qwen Next Coder 2.5 — после фикса бага в llama.cpp с key_gdiff стала стабильнее. Хороша для поиска логических ошибок, но слабее в работе с памятью.
• DeepSeek Coder V3 — новая модель от января 2026. Бесплатная, с контекстом 128K, но пока сырая для agentic задач.

Кому подойдет этот подход (а кому нет)

Идеальные кандидаты:

• Мейнтейнеры open-source проектов на C/C++ — когда приходит багрепорт с минимальным описанием, можно запустить агента на исследование
• Команды, работающие с унаследованным кодом — когда документации нет, а исходники на 200K строк
• Студенты и исследователи — для изучения внутреннего устройства сложных систем типа ffmpeg, Linux kernel, PostgreSQL

Не подойдет:

• Для простых багов в скриптовых языках — Python/Ruby/JS отлаживать проще традиционными методами
• Когда нужна максимальная безопасность — риски prompt injection все еще актуальны
• Для real-time систем — отладка занимает время, агент может "задуматься" в самый неподходящий момент

Ограничения и подводные камни

Самая большая проблема — контекст. Даже с 128K контекстом у Claude Opus, когда нужно анализировать 50 файлов по 1000 строк каждый, модель начинает терять детали. Решение — иерархический подход: сначала анализировать call graph, потом фокусироваться на конкретных функциях.

Вторая проблема — стоимость. Отладка сложного бага может занять 50-100 итераций с LLM. При цене $5 за 1M токенов у Claude Opus, один сеанс отладки может стоить $20-50. Локальные модели дешевле, но требуют мощного железа.

Третья — ложные срабатывания. Агент может "найти" баг там, где его нет, или предложить фикс, который сломает что-то еще. Нужна обязательная human verification.

Что будет дальше: прогноз на 2027 год

К концу 2026 ожидается появление специализированных моделей, обученных именно на задачах отладки. Не просто "код-понимание", а именно "отладка-как-задача". Эти модели будут знать не только синтаксис C++, но и типичные паттерны багов: use-after-free, buffer overflow, race conditions.

Второй тренд — интеграция с fuzzing. Агент будет не только искать баги по стектрейсу, но и генерировать тестовые данные для их воспроизведения. Представьте: LLM анализирует код, понимает, что функция vulnerable_to_overflow принимает буфер размером 256 байт, и создает тест, который передает 257 байт.

Третий — мультиагентные системы. Один агент ищет баги, второй проверяет предложенные фиксы на регрессии, третий пишет тесты. Архитектурные различия между платформами станут ключевым фактором.

Последний совет: начните с малого. Возьмите простой баг в знакомом проекте, настройте OpenCode + term-cli с локальной моделью (GLM-4.7-Flash отлично подходит для начала), и попробуйте. Первые результаты могут разочаровать — агент будет делать глупые ошибки, неправильно интерпретировать вывод отладчика, предлагать неработающие фиксы. Но через 5-10 сеансов вы поймете логику его работы, научитесь давать правильные инструкции, и тогда agentic debugging станет не игрушкой, а реальным инструментом в вашем арсенале.

И помните: лучший способ заставить LLM не врать в технических задачах — дать ему доступ к реальным данным. Не "как ты думаешь, что делает эта функция", а "запусти отладчик, поставь брейкпоинт здесь и скажи, какое значение в регистре RAX". Контекст важнее, чем галлюцинации — это правило работает и для отладки.