主要观点：开发者被要求解决导致每分钟收入损失的难题，面对不熟悉的代码库且缺乏帮助，需自行挖掘并解决问题，可借助多方面经验来快速开始并消除干扰。
关键信息：

• 面临服务反复出现的严重问题，如 OOM、间歇性崩溃、内存泄漏、生产环境性能下降等。
• 缺乏对代码库的了解，仅有部分 AI 生成文档不可完全依赖，且无团队专家协助。
• 需具备良好文档（包括各方面内容）、自动化工具链、良好测试集、良好可观测性、变更管理与发布策略、深度分析路径、模拟真实使用数据集、依赖项伪造、强化策略执行、利用 AI 辅助等。
  重要细节：
• 自动化工具链可通过基本脚本、Docker 环境或 Bazel 工具链等设置，用于本地快速构建运行应用及 CI 系统。
• 测试需有足够覆盖且定义良好，可帮助新开发者确认行为和理解代码逻辑，但可能存在冗余或断言不当问题。
• 可观测性包括展示使用、缩放历史等的仪表盘，文档化日志模式及追踪等，对理解系统行为很关键。
• 变更管理和发布策略在推送多次迭代变更时很重要，可控制回滚或前进。
• 深度分析路径需有现成和自制工具，用于处理语言或运行时层面的堆转储和操作系统层面的核心转储等问题。
• 模拟真实使用数据集可通过导入生产数据或生成合成数据来解决应用在特定环境下的问题。
• 依赖项伪造可模拟响应，帮助调试非平凡问题。
• 强化策略执行可在开发和 CI 环境中早期检测问题，确保无合规问题进入生产。
• AI 可辅助总结代码、映射依赖等，加快调试进程，总结先前事件等。