人工智能（AI）在科技领域是个极具争议的话题，但这种争议很大程度上源于人们对相关概念的误用。问题首先出在名称上——所谓“人工智能”在当前技术背景下几乎名不副实。现今被称作AI的系统既不具备智慧，也谈不上人工智慧，它们本质上只是通过海量数据集训练出的语言模型，擅长识别模式并预测后续内容。
正因如此，这些系统在我们常见的许多应用场景中表现糟糕，且始终无法克服“幻觉”问题。但若用在合适的领域，它们仍能成为实用工具。以Windows系统调试和崩溃数据分析为例，这正是AI最能发挥价值的完美场景。
据Tom's Hardware报道，资深Windows崩溃调试专家斯文·沙门特克（Sven Scharmentke，网名Svnscha）发布了一款能代劳这项工作的语言模型工具。这款名为mcp-windbg的工具让语言模型获得了与Windows自带多功能调试工具WinDBG交互的能力，最终打造出一个能用自然语言交互的崩溃分析系统，可自动定位程序崩溃点。
沙门特克在博客中展示了工作实例视频：当用户用简单英语向Copilot求助时，它能读取崩溃转储文件，定位相关代码找出问题根源，分析原始代码缺陷并提供解决方案，甚至能帮用户找到崩溃转储文件所在位置。从演示来看，这个原本需要专业技术人员完成的复杂流程，现在普通人也能轻松完成。
更妙的是，这类枯燥的调试工作本就更适合机器处理——通常需要耗费大量时间，要求调试者掌握百科全书般的代码知识，理解程序运行原理，还要具备近乎偏执的毅力。而现在，只需与这个智能助手进行几分钟对话就能搞定。正如沙门特克所言：“这就像从使用石矛狩猎升级到了导弹制导。”
当然，和其他AI工具一样，使用者需要保持清醒认知：它并不具备真正的思考能力，对其给出的答案应持审慎态度。沙门特克特别强调，这并非万能神器，本质上只是“基于CDB的Python封装工具，依赖LLM对WinDBG的专业理解”。感兴趣的用户可从GitHub下载体验这种革命性的调试界面。
