1. 引言：为什么让 AI 写 Shell 脚本
- 场景背景：日常运维/发布流程中重复的 Shell 操作
- 选择 Claude Code 的动机：能读仓库、能执行命令、能迭代修改
- 预期目标：把一段手工流程变成可复用的脚本
- 一句话预告：脚本跑通了，但线上翻车了
2. 需求描述：我到底想要什么
- 业务目标：批量处理文件 / 定时清理 / 服务重启
- 输入输出约定：参数、目录、日志位置
- 隐含约束：幂等、可回滚、失败即停
- 复盘点：需求描述里哪些关键信息被我漏掉了
3. 第一版脚本：AI 给出的“完美答案”
- 展示 Claude Code 生成的第一版脚本
- 逐段点评：结构清晰、注释齐全、看起来无懈可击
- 本地测试通过的过程
- 心理状态：过于信任，直接上了预发环境
4. 翻车现场：问题是怎么暴露的
- 现象描述：报错信息、异常日志、影响范围
- 时间线还原：从执行到发现问题的关键节点
- 临
