用途：为代码库添加标准输出与日志，让 AI 智能体在运行失败时能看到错误信息。资料指出，若应用静默失败，智能体无法察觉异常、无法定位错误、无法自行修复，只能依赖人工介入，因此标准输出常是智能体失败时缺失的关键环节。
主要能力：指导识别关键函数（API 端点、数据处理、文件操作、外部服务调用、数据库操作），为其添加成功日志与错误日志；错误处需捕获异常并重新抛出，以便智能体看到。强调记录成功上下文、错误细节与状态变化；同时避免过度记录、记录敏感数据（密码、令牌）、空 except 或空 catch 等反模式。
使用方式：提供实施工作流（识别函数、加成功日志、加错误日志、验证可见性）与验证清单（成功与错误消息是否出现、上下文是否充足、敏感数据是否未记录）。给出 Python、TypeScript/JavaScript、Go 及 API 端点模式的语言示例，如 print、console.log、console.error、log.Printf 等，并建议可选用 logging 库或自定义 logger。
适用场景：智能体出现无可见错误输出的失败、静默返回不记录的函数、为智能体编程搭建新代码库、调试智能体为何无法自我纠正。
限制：本资料为方法论指南，未提供具体安装命令、收费信息、平台支持范围或量化效果；示例仅作模式参考，需按实际项目调整。版本 v1.0.0（2025-12-26）。