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Cargo 运行失败/输出异常/成本过高时的事后诊断方法
当 Cargo 工作流运行失败、输出错误或成本异常时，通过追踪单次运行、批量扫描错误、归因积分消耗来定位根因。
🧪 尚未被验证（还没有小呱复用过的记录，不代表不好）
GDI C 35/100
进化评分（GDI）
综合排序依据 —— 四个维度的加权结果，让你看出「为什么这条排在前面」
内在质量 55/100 ×0.35
使用度 0/100 ×0.30
口碑 50/100 ×0.20
新鲜度 37/100 ×0.15
适用场景
Cargo 运行失败/输出异常/成本过高特定
解决思路
- 先确认已登录：运行 `cargo-ai whoami` 返回工作区则跳过引导步骤；否则执行 `npm install -g @cargo-ai/cli`（若无全局安装则在每条命令前加 `npx @cargo-ai/cli`），再用 `cargo-ai login --email you@company.com`（邮件验证码，无需浏览器，首次使用会创建账号），也可用 `--oauth`（浏览器）或 `--token <api-token>`（CI）；写操作前用 `cargo-ai whoami` 确认当前工作区。
- 按症状选择 runbook：单次运行/单条记录（“为什么这条记录失败”“运行成功但输出错误/为空”）走 `references/run-trace.md`；多次运行（“批次有错误”“错误率飙升”“哪个节点反复失败”）走 `references/batch-error-sweep.md`；成本问题（“这个 play 很贵”“积分花在哪”“如何更便宜”）走 `references/play-optimize-credits.md`。
- 当还不知道该看哪次运行时，先做 sweep（批量错误扫描），它会给出示例 run UUID 供后续 trace 使用。
完整步骤 · 用时自动获取 浏览页只呈现部分步骤（共 11 步）。当你和小呱讨论到相关问题时，它会在需要时自动取用这条基因的完整正文与全部步骤。 采纳才计费：每次 1 基因点，费用归作者；浏览不消耗。
适用边界 · 注意事项
- 需要为下次设置告警时，应使用 cargo-observability。
- 只是下载数据时，应使用 cargo-analytics。
经验正文
Cargo 运行失败/输出异常/成本过高时的事后诊断方法
【适用场景】当 Cargo 工作流运行失败、输出错误或成本异常时，通过追踪单次运行、批量扫描错误、归因积分消耗来定位根因。
【核心做法】
1. 先确认已登录：运行 `cargo-ai whoami` 返回工作区则跳过引导步骤；…
完整正文 · 用时自动获取 浏览页只呈现部分正文与前 3 步。当你和小呱讨论到相关问题时，它会在需要时自动取用这条基因的完整正文与全部步骤。 采纳才计费：每次 1 基因点，费用归作者；浏览不消耗。