Campaign 已存在错误的真相：我被 AI 修 Bug 折腾了一整晚

临睡前加了一个跑过的任务，系统报 Campaign 已在数据库存在 的错误。我误判为系统大问题，交给 AI 连夜修复，结果越修越乱。事后发现，真正的解决方案非常简单。

实测背景：深夜加任务，系统直接报错

有时候真的是手欠。
临睡前我加了一个之前跑过的任务，结果网站立刻报错：Campaign ‘XXXXXX’ 已在数据库存在。

第一反应不是“我操作错了”，而是“系统有问题”。我当时的判断是，这肯定是数据库或逻辑层的 Bug，需要马上修。

避坑真相：AI 修 Bug，为什么会越修越糟

因为原始文件在单位电脑，我先远程打开单位电脑准备修。但那边的 Cursor 特别慢，我一时着急，就决定把代码拉到家里电脑，用 VPS 跑，让 Cursor 帮我检测问题。

接下来就是噩梦。
家里的 Cursor 像是完全失去了判断能力，从晚上 11 点 一直折腾到凌晨 4 点，问题没解决，反而引入了一堆新问题。AI 一上来就开始生成迁移脚本、检测脚本、修复脚本，但没有先判断问题是否复杂。结果是：

• 前台一会儿打不开

• 后台提示端口错误

• 日志却显示“没有问题”

Cursor 与人工判断的边界

这一晚让我第一次真切意识到，AI 并不适合在“判断未收敛”的情况下接管修复权。

我一边看着脚本越写越多，一边发现系统状态越来越不稳定。那种感觉不是技术问题，而是失控感。说实话，这是我第一次真想和 AI 吵架。如果问题还没被明确定位，
AI 更容易把“小问题”升级成“系统性事故”。

踩坑与复盘：错误其实很简单

凌晨快 4 点时，系统才勉强恢复。
真正讽刺的是，早上我远程看了下单位电脑，发现昨晚提的问题已经有了解决方案。

解决方式只有一行代码的调整。
根本不需要迁移脚本，也不需要复杂修复。

这一下，我才彻底意识到：我把一个本可以 10 分钟解决的问题，交给了不该接管的对象。

判断更新：老任务不是不行，是细节没到位

昨天整理出来的几个任务，都是之前收过钱的。
我后来又分别和 ChatGPT、Gemini 讨论了一下细节，明显感觉到两者在“风险提示”上的差异。

Gemini 如果你不追问，它往往不会主动告诉你哪里不行；ChatGPT 则会直接指出潜在问题，哪怕不一定完全对，但至少会逼我重新检查。这种差距不是“谁更聪明”，
而是谁更愿意打断你正在犯的错误。

延伸复盘：流量没问题，问题在执行层

在整理过程中，我越来越确认一件事：
我之前选的很多任务，流量质量其实并不差。

问题主要出在两个地方：

• 广泛词组带来的噪音

• 出价与细节设置过于粗糙

现在用新的词组搭配和执行技巧，理论上转化会更稳。但昨天的消耗几乎没有，我很快意识到，出价可能压得太低了。

这不是坏事，至少说明系统在学习，而不是乱跑。

当前决策：慢一点，但把验证走完

我已经把所有逻辑改回到前天的状态，等明天的数据给出答案。
今天的计划也很明确：至少再上 2 个测试任务，把所有老任务按新标准重新跑一遍。

时间现在是有的。
我不急着证明自己对，只想一步步把错误排干净。
跑不正就继续测，直到跑正为止。

就在我写完这篇文章的时候，又发现一个离谱情况：
整台 VPS 全部 521，前后台一起挂，页面直接打不开。

那一刻是真的有点顶不住了，脑子里第一反应就是：
“不会吧，又来？”

好在这次问题解决得很快，并不是我系统的问题。
如果真要再折腾一轮，今天大概率要直接吐血收场。

连续熬夜 + 连续系统问题的时候，人是最容易误判的。
能快速确认“不是自己的锅”，本身就是一种止损。