Bugtriage met Claude Code via een herhaalbare cyclus: reproduceer, minimaliseer, identificeer waarschijnlijke oorzaken, voeg een regressietest toe en lever een gerichte fix met controles.
Bugs voelen willekeurig als elk rapport een op zichzelf staand mysterie wordt. Je prutst in de code, probeert een paar ideeën en hoopt dat het probleem verdwijnt. Soms gebeurt dat, maar je leert er weinig van en hetzelfde probleem duikt later in een andere vorm weer op.
Bugtriage is het tegenovergestelde. Het is een snelle manier om onzekerheid te verkleinen. Het doel is niet om alles meteen te repareren. Het doel is om een vage klacht om te zetten in een duidelijke, testbare uitspraak, en vervolgens de kleinste wijziging te maken die bewijst dat die uitspraak nu onwaar is.
Daarom is de cyclus belangrijk: reproduceer, minimaliseer, identificeer waarschijnlijke oorzaken met bewijs, voeg een regressietest toe, implementeer een gerichte fix en valideer. Elke stap haalt een specifiek soort gokwerk weg. Sla stappen over en je betaalt er later vaak voor met grotere fixes, bijwerkingen of "opgeloste" bugs die eigenlijk nooit echt waren opgelost.
Hier een realistisch voorbeeld. Een gebruiker zegt: “De Opslaan-knop doet soms niets.” Zonder een cyclus graaf je misschien door UI-code en wijzig je timing, state of netwerkoproepen. Met de cyclus maak je eerst van “soms” iets dat “altijd onder deze exacte voorwaarden” is, bijvoorbeeld: “Na het bewerken van een titel en dan snel wisselen van tab, blijft Opslaan uitgeschakeld.” Die ene zin is al vooruitgang.
Claude Code kan het denkwerk versnellen: rapporten omzetten in precieze hypothesen, wijzen waar te kijken en voorstellen doen voor een minimale test die zou moeten falen. Het is vooral nuttig om snel code, logs en recente diffs te scannen en plausibele verklaringen te genereren.
Je moet nog steeds verifiëren wat telt. Bevestig dat de bug echt is in jouw omgeving. Geef de voorkeur aan bewijs (logs, traces, falende tests) boven een aannemelijk klinkend verhaal. Houd de fix zo klein mogelijk, bewijs het met een regressietest en valideer met duidelijke checks zodat je niet één bug inruilt voor een andere.
De beloning is een kleine, veilige fix die je kunt uitleggen, verdedigen en beschermen tegen regressies.
Goede fixes beginnen met een schone werkruimte en één duidelijk probleemstatement. Voordat je Claude iets vraagt, kies één rapport en herschrijf het als:
“Wanneer ik X doe, verwacht ik Y, maar ik krijg Z.”
Als je die zin niet kunt schrijven, heb je nog geen bug. Je hebt een mysterie.
Verzamel vooraf de basisgegevens zodat je niet steeds terug hoeft te komen. Deze details maken suggesties testbaar in plaats van vaag: appversie of commit (en of het lokaal, staging of productie is), omgevingsdetails (OS, browser/device, feature flags, regio), exacte inputs (formuliervelden, API-payload, gebruikersacties), wie het ziet (iedereen, een rol, één account/tenant) en wat “verwacht” betekent (tekst, UI-state, statuscode, businessregel).
Bewaar vervolgens bewijs terwijl het nog vers is. Een enkele timestamp kan uren besparen. Leg logs rond het event vast (client en server indien mogelijk), een screenshot of korte opname, request- of trace-IDs, exacte timestamps (met tijdzone) en het kleinste datastukje dat het probleem activeert.
Voorbeeld: een met Koder.ai gegenereerde React-app toont “Payment succeeded” maar de bestelling blijft “Pending.” Noteer de gebruikersrol, het exacte order-ID, de API-responsbody en de serverlogregels voor dat request-ID. Nu kun je Claude laten focussen op één flow in plaats van te gaan lopen zoeken met vaagheden.
Stel ten slotte een stopregel vast. Bepaal wat telt als opgelost voordat je begint met coderen: een specifieke test die slaagt, een UI-state die verandert, een fout die niet meer in de logs verschijnt, plus een korte validatiechecklist die je elke keer uitvoert. Dit voorkomt dat je het symptoom “herstelt” en een nieuwe bug uitbrengt.
Een rommelig bugrapport mengt meestal feiten, gissingen en frustratie. Voordat je om hulp vraagt, zet het om in een heldere vraag die Claude met bewijs kan beantwoorden.
Begin met een één-zin samenvatting die de feature en de fout benoemt. Goed: “Het opslaan van een concept verwijdert soms de titel op mobiel.” Niet goed: “Concepten werken niet.” Die zin wordt het anker voor de hele triage-thread.
Schei vervolgens wat je zag van wat je verwachtte. Houd het saai en concreet: de exacte knop die je klikte, de melding op het scherm, de logregel, de timestamp, het device, de browser, de branch, de commit. Als je die niet hebt, vermeld dat dan.
Een eenvoudige structuur die je kunt plakken:
Als details ontbreken, vraag er dan naar als ja/nee-vragen zodat mensen snel kunnen antwoorden: Gebeurt het op een nieuw account? Alleen op mobiel? Alleen na verversen? Begon het na de laatste release? Kun je het reproduceren in incognito?
Claude is ook nuttig als “rapport-opruimer.” Plak het originele rapport (inclusief gekopieerde tekst van screenshots, logs en chatfragmenten) en vraag:
“Herschrijf dit als een gestructureerde checklist. Markeer tegenstrijdigheden. Noem de top 5 ontbrekende feiten als ja/nee‑vragen. Raad nooit oorzaken.”
Als een collega zegt “Het faalt willekeurig,” dwing het dan naar iets testbaars: “Faalt 2/10 keer op iPhone 14, iOS 17.2, bij twee keer snel tikken op Opslaan.” Nu kun je het bewust reproduceren.
Als je de bug niet op aanvraag kunt laten gebeuren, is elke volgende stap giswerk.
Begin door het te reproduceren in de kleinste omgeving die het probleem nog laat zien: een lokale dev-build, een minimale branch, een klein datasetje en zo weinig mogelijk services aan.
Schrijf de exacte stappen op zodat iemand anders ze kan volgen zonder te vragen. Maak het copy‑paste vriendelijk: commando’s, ID's en voorbeeldpayloads moeten exact zijn zoals gebruikt.
Een eenvoudige capture-template:
Frequentie verandert je strategie. “Altijd”-bugs zijn ideaal voor snelle iteratie. “Soms”-bugs wijzen vaak op timing, caching, racecondities of verborgen state.
Als je reproductieaantekeningen hebt, vraag Claude om korte probes die onzekerheid verminderen zonder de app te herschrijven. Goede probes zijn klein: één gerichte logregel rond de falende grens (inputs, outputs, sleutelstate), een debugflag voor één component, een manier om deterministisch gedrag af te dwingen (vast random seed, vaste tijd, één worker), een klein seed-dataset dat het probleem triggert, of één enkel foutief request/response-paar om te herhalen.
Voorbeeld: een aanmeldflow faalt “soms.” Claude kan suggereren om het gegenereerde user-ID, het resultaat van e-mail-normalisatie en details van unieke-constraint errors te loggen, en dan dezelfde payload 10 keer te draaien. Als de fout alleen optreedt bij de eerste run na deploy, is dat een sterke aanwijzing om migrations, cache-warmup of ontbrekende seed-data te controleren.
Een goede reproducering is nuttig. Een minimale reproducering is krachtig. Het maakt de bug sneller te begrijpen, makkelijker te debuggen en minder waarschijnlijk dat je per ongeluk “oplost.”
Haal alles weg wat niet nodig is. Als de bug optreedt na een lange UI-flow, vind het kortste pad dat het nog steeds triggert. Verwijder optionele schermen, feature flags en niet‑gerelateerde integraties totdat de bug verdwijnt (dan heb je iets essentieels verwijderd) of blijft (dan vond je ruis).
Verklein daarna de data. Als de bug een grote payload nodig heeft, probeer de kleinste payload die nog faalt. Als hij een lijst van 500 items nodig heeft, kijk of 5 faalt, dan 2, dan 1. Verwijder velden één voor één. Het doel is zo weinig mogelijk bewegende delen die de bug nog triggeren.
Een praktische methode is “verwijder de helft en test opnieuw”:
Voorbeeld: een checkout-pagina crasht “soms” bij het toepassen van een coupon. Je ontdekt dat het alleen faalt als de winkelwagen minstens één afgeprijsd item heeft, de coupon kleine letters bevat en levering op “afhalen” staat. Dat is je minimale casus: één afgeprijsd item, één kleine‑letter coupon, één afhaaloptie.
Als de minimale casus duidelijk is, vraag Claude om er een klein reproductiescaffold van te maken: een minimale test die de falende functie aanroept met de kleinste inputs, een kort script dat één endpoint raakt met een gereduceerde payload, of een kleine UI-test die één route bezoekt en één actie uitvoert.
Zodra je het probleem kunt reproduceren en een kleine testcase hebt, stop dan met gokken. Je doel is een korte lijst van plausibele oorzaken te krijgen en elke hypothese te bewijzen of te weerleggen.
Een handige regel is om het bij drie hypothesen te houden. Als je er meer hebt, is je testcase waarschijnlijk nog te groot of zijn je observaties te vaag.
Vertaal wat je ziet naar waar het kan gebeuren. Een UI-symptoom betekent niet altijd een UI-bug.
Voorbeeld: een React-pagina toont een “Saved” toast, maar het record ontbreekt later. Dat kan wijzen op (1) UI-state, (2) API-gedrag, of (3) de database schrijfroute.
Vraag Claude om waarschijnlijke faalmodi in gewone taal uit te leggen en vraag vervolgens welk bewijs elke hypothese zou bevestigen. Het doel is van “misschien” naar “controleer dit exacte ding” te gaan.
Drie veelvoorkomende hypothesen en het bewijs dat je moet verzamelen:
Houd je aantekeningen kort: symptoom, hypothese, bewijs, verdict. Wanneer één hypothese past bij de feiten, kun je een regressietest vastleggen en alleen datgene fixen wat nodig is.
Een goede regressietest is je veiligheidsgordel. Hij bewijst dat de bug bestaat en vertelt je wanneer je hem echt hebt opgelost.
Begin met het kleinste testgeval dat overeenkomt met de echte fout. Als de bug alleen optreedt wanneer meerdere onderdelen samenwerken, kan een unittest het missen.
Gebruik een unit test wanneer één functie de verkeerde waarde teruggeeft. Gebruik een integratietest wanneer de grens tussen onderdelen het probleem is (API-handler plus DB, of UI plus state). Gebruik end-to-end alleen wanneer de bug van het volledige gebruikerspad afhankelijk is.
Voordat je Claude iets laat schrijven, stel de geminimaliseerde casus opnieuw vast als strikt verwacht gedrag. Voorbeeld: “Als de gebruiker een lege titel opslaat, moet de API 400 retourneren met bericht ‘title required’.” Nu heeft de test een duidelijk doel.
Laat Claude daarna een falende test opstellen. Houd de setup minimaal en kopieer alleen de data die de bug triggert. Noem de test naar wat de gebruiker ervaart, niet naar de interne functie.
Doe zelf een korte controle:
Als de test faalt om de juiste reden, kun je met vertrouwen aan de smalle fix beginnen.
Zodra je een klein repro en een falende regressietest hebt, weersta de neiging tot “opruimen.” Het doel is de bug te stoppen met de kleinste wijziging die de test laat slagen om de juiste reden.
Een goede gerichte fix verandert zo min mogelijk oppervlak. Als de fout in één functie zit, fix die functie en niet de hele module. Als er een randcontrole ontbreekt, voeg de check bij de grens toe en niet in de hele keten.
Als je Claude gebruikt om te helpen, vraag dan om twee fixopties en vergelijk ze op scope en risico. Voorbeeld: als een React-formulier crasht bij een leeg veld, kun je krijgen:
Optie A is meestal de triage-keuze: kleiner, makkelijker te reviewen en minder risico op bijwerkingen.
Om de fix klein te houden, raak zo weinig mogelijk bestanden aan, geef de voorkeur aan lokale fixes boven refactors, voeg guards en validatie toe waar de slechte waarde binnenkomt en maak de gedragsverandering expliciet met één duidelijk voor/na. Laat alleen commentaar achter wanneer de reden niet voor de hand ligt.
Concreet voorbeeld: een Go API-endpoint panikeert wanneer een optionele query‑param ontbreekt. De gerichte fix is die lege string bij de handlergrens af te handelen (parsen met een default, of 400 teruggeven met een helder bericht). Vermijd het wijzigen van gedeelde parsing‑utilities tenzij de regressietest bewijst dat de bug in die gedeelde code zit.
Draai na de wijziging de falende test en één of twee naburige tests. Als je fix veel niet‑gerelateerde tests vereist aan te passen, is dat een signaal dat de wijziging te breed is.
Validatie is waar je kleine, makkelijk over het hoofd geziene problemen vangt: een fix die één test laat slagen maar een naburig pad breekt, een foutmelding verandert of een langzame query introduceert.
Draai eerst de regressietest die je toevoegde. Als die slaagt, voer de dichtstbijzijnde buren uit: tests in hetzelfde bestand, module en alles dat dezelfde inputs dekt. Bugs verbergen zich vaak in gedeelde helpers, parsing, grenschecks of caching, dus de meest relevante failures verschijnen meestal dichtbij.
Doe daarna een korte handmatige check met de originele repro-stappen. Houd het kort en specifiek: dezelfde omgeving, dezelfde data, dezelfde klik- of API-volgorde. Als het rapport vaag was, test dan het exacte scenario dat je gebruikte om het te reproduceren.
Als je hulp wilt om gefocust te blijven, vraag Claude om een kort validatieplan gebaseerd op je wijziging en het falende scenario. Deel welk bestand je hebt gewijzigd, welk gedrag je beoogde en wat plausibel beïnvloed kan zijn. De beste plannen zijn kort en uitvoerbaar: 5 tot 8 checks die je binnen enkele minuten kunt doen, elk met een duidelijk slaag/falen.
Leg tenslotte vast wat je hebt gevalideerd in de PR of notities: welke tests je draaide, welke manuele stappen je probeerde en eventuele limieten (bijvoorbeeld “mobile niet getest”). Dat maakt de fix makkelijker te vertrouwen en later makkelijker te herzien.
De snelste manier om tijd te verspillen is een “fix” accepteren voordat je het probleem betrouwbaar kunt reproduceren. Als je het niet op aanvraag kunt laten falen, kun je niet weten wat er echt verbeterd is.
Een praktische regel: vraag geen fixes totdat je een repeatable setup kunt beschrijven (exacte stappen, inputs, omgeving en wat “verkeerd” eruitziet). Als het rapport vaag is, besteed je eerste minuten aan het omzetten naar een checklist die je twee keer kunt uitvoeren en hetzelfde resultaat geeft.
Fixen zonder reproduceerbare case. Vereis een minimale “faalt elke keer” script of set stappen. Als het alleen “soms” faalt, leg timing, datasize, feature flags en logs vast totdat het niet meer random is.
Te vroeg minimaliseren. Als je de casus inkort voordat je de originele fout hebt bevestigd, kun je het signaal verliezen. Vergrendel eerst de baseline‑repro en verklein daarna stap voor stap.
Claude het laten raden. Claude kan waarschijnlijke oorzaken voorstellen, maar je hebt nog steeds bewijs nodig. Vraag 2–3 hypothesen en de exacte observaties die elke hypothese bevestigen of ontkrachten (een logregel, een breakpoint, een queryresultaat).
Regressietests die om de verkeerde reden slagen. Een test kan “slagen” omdat hij nooit het falende pad raakt. Zorg dat hij vóór de fix faalt en dat hij faalt met de verwachte boodschap of assertie.
Symptomen behandelen in plaats van de trigger. Als je een null-check toevoegt maar het echte probleem is “deze waarde zou nooit null mogen zijn,” verberg je mogelijk een dieper liggende bug. Geef de voorkeur aan het repareren van de conditie die de slechte staat creëert.
Draai de nieuwe regressietest en de originele reproducerende stappen vóór en ná je wijziging. Als een checkout-bug alleen optreedt wanneer een promotiecode wordt toegepast na het wijzigen van verzending, behoud die volledige volgorde als je “waarheid,” ook al is je geminimaliseerde test kleiner.
Als je validatie afhankelijk is van “het ziet er nu goed uit,” voeg dan één concreet controlepunt toe (een log, een metric of een specifiek output) zodat de volgende persoon het snel kan verifiëren.
Als je tijdsdruk hebt, verslaat een kleine, herhaalbare cyclus heldhaftig debuggen.
Schrijf de eindbeslissing in een paar regels zodat de volgende persoon (vaak jijzelf in de toekomst) het kan vertrouwen. Een handige vorm is: “Root cause: X. Trigger: Y. Fix: Z. Waarom veilig: W. Wat we niet hebben veranderd: Q.”
Volgende stappen: automatiseer wat kan (een opgeslagen repro-script, een standaard testcommando, een template voor root-cause notities).
Als je apps bouwt met Koder.ai (koder.ai), kan Planning Mode je helpen de wijziging uit te werken voordat je code aanraakt, en snapshots/rollback maken het makkelijker om veilig te experimenteren terwijl je door een lastige repro heen werkt. Zodra de fix gevalideerd is, kun je de broncode exporteren of implementeren en de bijgewerkte app hosten, ook met een custom domain wanneer nodig.
Bugtriage is de gewoonte om een vage melding om te zetten in een duidelijke, testbare uitspraak, en vervolgens de kleinste wijziging aan te brengen die bewijst dat die uitspraak niet langer waar is.
Het gaat minder om "alles meteen fixen" en meer om onzekerheid stap voor stap te verminderen: reproduceer, minimaliseer, vorm hypothesen op basis van bewijs, voeg een regressietest toe, fix gericht en valideer.
Omdat elke stap een ander soort gokwerk wegneemt.
Herschrijf het als: “Als ik X doe, verwacht ik Y, maar ik krijg Z.”
Verzamel daarna precies genoeg context om het testbaar te maken:
Begin met bevestigen dat je het kunt reproduceren in de kleinste omgeving die het probleem nog laat zien (vaak lokaal met een kleine dataset).
Als het "soms" gebeurt, probeer het deterministisch te maken door variabelen te beheersen:
Ga niet verder totdat je het op aanvraag kunt laten falen; anders gok je alleen maar.
Minimaliseren betekent alles weghalen wat niet vereist is, terwijl de bug blijft bestaan.
Een praktische methode is “haal de helft weg en test opnieuw”:
Verklein zowel stappen (kortere flow) als data (kleinere payload, minder items) tot je de kleinst mogelijke repeatable trigger hebt.
Gebruik Claude Code om het analyseren te versnellen, niet om verificatie over te slaan.
Goede verzoeken zien er zo uit:
Valideer daarna: reproduceer lokaal, controleer logs/traces en bevestig dat een test faalt om de juiste reden.
Houd het tot drie. Meer dan dat betekent meestal dat je repro nog te groot is of je observaties vaag zijn.
Voor elke hypothese, schrijf:
Kies het kleinste testniveau dat bij de fout past:
Een goede regressietest:
Maak de kleinste wijziging die de falende regressietest doet slagen.
Vuistregels:
Als je fix veel ongerelateerde tests breekt, is hij waarschijnlijk te breed.
Gebruik een korte checklist die je snel kunt uitvoeren:
Schrijf op wat je hebt uitgevoerd en wat je niet hebt getest zodat het resultaat betrouwbaar is.
Dit dwingt vooruitgang af en voorkomt eindeloos “misschien is het X”-debuggen.
