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AI가 WinDBG를 만났을 때: 2025년 크래시 분석의 미래

 (svnscha.de)
4P by GN⁺ 10시간전 | ★ favorite | 댓글 1개
  • 기존 WinDBG 중심의 전통적인 크래시 분석 방식을 AI와 자연어 인터페이스로 혁신한 오픈소스 프로젝트
  • GitHub Copilot과의 연동을 통해 단순한 대화형 질의만으로 크래시 원인 파악 및 자동 수정까지 가능함
  • MCP를 통해 AI가 WinDBG 명령을 실행하고 해석하는 구조를 구성
  • 다수의 크래시 덤프 자동 분석, 스택 트레이스 해석, 포인터 디버깅 등 고급 작업도 AI가 보조할 수 있음
  • 이 접근은 QA, 서포트, 엔지니어 모두의 워크플로우를 혁신할 수 있으며, 이제 디버깅도 ‘바이브 코딩’ 시대에 들어섰다는 관점임

Old Meets New: 디버깅의 새로운 시대

  • 크래시 분석 도구는 오랜 세월 동안 발전 없이 구식 방식에 머물러 있었음
  • 여전히 WinDBG의 콘솔에서 !analyze -v, .ecxr 같은 명령어를 수동 입력하는 현실이 문제로 제기됨
  • 이에 대해 “디버깅도 이제 대화형으로 바꿔보자”는 아이디어에서 출발함

Copilot과의 통합: 대화형 크래시 분석

  • “왜 이 앱이 크래시났지?”라는 질문만으로, AI가 분석하고 수정 제안까지 해주는 데모 제공
  • 여러 개의 크래시 덤프를 자동 분류 및 분석하는 기능도 구현되어 있음
  • 실제로 WinDBG 명령어를 AI가 실행하며, 사용자 질문에 따라 고급 분석도 가능함

산업 전반에 주는 영향

  • 크래시 분석은 매우 반복적이고 전문성이 필요한 작업임
  • Copilot은 다음을 지원함:
    • 어셈블리 코드 해석
    • 메모리 내용 검사
    • 심볼 기반 구조체 추적
    • 포인터 연산 제거
  • 결과적으로, 디버깅에 필요한 진입장벽이 낮아지고 생산성이 극적으로 향상됨

기술적 구성: WinDBG + MCP

  • WinDBG(CDB)를 파이썬으로 제어하며, 이를 AI가 사용할 수 있도록 MCP 프로토콜 서버로 래핑함
  • MCP는 Anthropic이 개발한 AI와 외부 도구 간의 통신 표준으로, 툴을 “AI의 손”처럼 사용할 수 있게 해줌
  • MCP의 장점:
    • 모든 AI 모델에서 사용 가능
    • VS Code 외 환경에서도 독립 실행 가능
    • 비플랫폼 종속적
    • 빠른 기능 확장성 확보

오픈소스 프로젝트: mcp-windbg

  • GitHub: mcp-windbg
  • 핵심은 WinDBG의 CDB와 통신하는 레이어 구현이며, 이는 MCP 서버가 감싸서 AI에게 기능을 전달함
  • 추후에는 TypeScript 기반 MCP 서버와 VS Code 확장으로 리팩토링 예정

실제 사용 시나리오

  • 자연어 질문 → AI → WinDBG 명령 실행 → 결과 해석 및 대답
  • 예시 질문:
    • “이 주소에서 발생한 접근 위반 원인은?”
    • “스레드 5의 콜스택 설명해줘”
    • “null 포인터 역참조의 원인은?”
  • 모든 디버깅이 마치 전문가에게 질문하는 듯한 흐름으로 전개됨

동작 방식 요약

  1. VS Code에서 MCP 서버 등록
  2. 사용자가 자연어로 질문
  3. AI가 적절한 WinDBG 명령으로 번역
  4. 명령 실행 후 결과 해석하여 사용자에게 설명
  5. 세션 컨텍스트 유지로 후속 질문도 자연스럽게 진행 가능

시작하기

{  
    "servers": {  
        "mcp_server_windbg": {  
            "type": "stdio",  
            "command": "python",  
            "args": ["-m", "mcp_server_windbg"],  
            "env": {  
                "_NT_SYMBOL_PATH": "SRV*C:\\Symbols*https://msdl.microsoft.com/download/symbols";  
            }  
        }  
    }  
}

사람의 역할은 여전히 중요

  • AI는 강력하지만, 도메인 지식과 직관이 결합되어야 최상의 성과를 냄
  • AI는 “똑똑한 인턴”처럼, 때로는 방향을 잡아줘야 진짜 힘을 발휘함

결론: 디버깅도 이제 바이브로

  • 크래시 분석은 과거엔 기억력과 암호 해독의 영역이었다면,
  • 이제는 대화형 AI와 함께하는 협업 중심 활동으로 진화 중임
  • 더 이상 !analyze -v를 반복할 필요 없음, 그냥 물어보면 되는 시대가 시작됨
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GN⁺ 10시간전  [-]
Hacker News 의견

  • ChatDBG 프로젝트는 LLM이 디버깅 과정을 주도할 수 있게 하며, 특히 Python 노트북을 위한 lldb/gdb 및 pdb와의 통합에 중점을 두고 있음

    • 네이티브 코드의 경우, LLM이 변수 선언 및 참조를 쉽게 찾을 수 있도록 언어 서버를 통합함
    • API 개발에 많은 시간을 투자하여 LLM이 디버거의 기능을 최대한 활용할 수 있게 함
    • 2023년부터 출시되었으며, 80K 이상의 다운로드를 기록함
    • FSE에서 기술 논문 발표 예정이며, ChatDBG가 많은 문제를 자체적으로 해결할 수 있음을 평가함

  • Windows 문제 해결을 많이 하며 AI를 작업에 통합하는 것을 고려 중임

    • MCP를 사용하여 로컬 모델과 결합할 수 있을 것으로 보임
    • 디버거 작업 시 외부 서버로 보내는 데이터에 주의해야 함
    • AI 보조 도구가 함수 서명을 부분적으로 알고 있을 때 함수 매개변수를 잘 출력하는 중단점 명령을 만드는 데 도움을 줄 수 있음
    • Kevin Gosse가 OpenAI API를 사용하여 WinDbg 확장을 구현한 것을 기억함

  • AI가 실제 버그를 디버깅하기 위해서는 다음 중 하나가 필요함

    • RL을 사용하여 중단점 및 디버거를 사용하는 방법을 학습하거나 프린트 디버깅을 수행함
    • 모든 프로그램/서비스의 동작을 AI에게 알리는 전지적 디버거가 필요함
    • 현재 두 접근 방식 모두 구현하기 쉽지 않지만, 많은 시간을 디버깅에 소비하기 때문에 시도할 가치가 있음
    • JS/Python을 위한 시간 여행 디버거/관찰 엔진을 개발 중이며 AI와의 효율적인 통합을 목표로 함

  • WinDBG를 사용하여 크래시 덤프를 디버깅한다고 주장하지만 MCP 코드에서 찾을 수 있는 명령은 제한적임

    • MCP가 windbg를 학습하는지, windbg를 아는 모델이 있는지 궁금함

  • 크래시 덤프 분석은 기술적으로 요구되는 드문 기술이며, 이를 배우는 것을 즐김

    • 현재 사용 중인 프로그래밍 언어를 배우고 문서 라이브러리/프레임워크를 실제로 읽는 것을 선호함

  • 현재의 최상위 모델이 개발자가 갖는 피드백 주기와 기능을 갖추면 이미 좋은 개발자가 될 것임

    • 전체 소스 코드 읽기, 종속성 문서 및 코드 검색, 관련 블로그 게시물 검색, 테스트 실행 등
    • MCP 서버를 사용하여 일부 기능을 이미 활성화할 수 있지만 최적의 상태는 아님

  • AI 도구의 가장 흥미롭고 실용적인 응용 중 하나임

    • MCP를 사용하여 CDB와 Copilot을 연결하는 것은 천재적임
    • AI가 크래시 덤프를 해석하는 것은 전문가가 구문 및 바이트 수를 세는 대신 분석에 집중할 수 있게 함
    • 오픈 소스로 출시하여 새로운 생태계의 기초를 마련함
    • Microsoft가 이 기능을 VS에 통합하거나 개발자를 고용해야 한다고 생각함

  • MCP가 다중 단계 흐름이나 후속 작업을 처리하는 방법이 궁금함

    • 구조화된 작업 및 컨텍스트가 마련되면 MCP가 특히 빛을 발할 것임

  • 2023년 중반에 MCP 서버를 구축하고 흥미로운 결과를 발견함

    • windbg를 위한 MCP 서버를 구축하여 많은 명령을 알고 있어 사용자에게 놀라운 기능을 제공함
    • 많은 청중이 MCP가 무엇인지 알고 있으므로, 빠르게 이해할 수 있는 요약을 추가할 것을 제안함
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