教你如何用GPT-5来分析你的dump文件定位内存泄漏问题——避免无效加班必备神器

最近这半年，智能体很火，vibe coding也很火，相信很多园子里的小伙伴也都用上了各种AI智能体辅助编程。之前的文章《ChatGPT Codex试用心得，码农的可靠助手or失业号角？》中我也介绍过openai推出的沙盒Codex，恰逢前段时间codex-cli推出了cli版本（实际上很早就有了，但是之前的版本只能用烧api token而不是像claude code那样可以用plus账号授权使用所以一直没下载）新版本可以集成gpt-5。所以进行了尝试，有plus账号的小伙伴可以移步https://developers.openai.com/codex/cli下载安装，过程很简单，不再赘述。
今天要讲的是如何通过codex结合gpt-5的能力定位一个内存泄漏问题，我相信说到dump分析问题，大部分开发还是不太熟悉，但是却又不得不面对生产环境中遇到的各种问题，能分析dump的大佬不多，能够倾囊相授的更少（此处点赞@一线码农大佬）。当只有自己硬着头皮上的时候，那codex就可以出来表演了。
这里我采用真实项目测试，一方面是给codex上点难度（需要从真实的业务代码中定位到问题），一方面也避免过于简单的console演示不贴近生产环境。这一次演示的是托管内存泄漏，即运行的进程内存慢慢涨，确不见内存回收的场景。

 首先我们在Common中添加一个每次运行创建521mb byte[]的函数并用一个static对象“拿住”避免GC回收来模拟内存猛涨不回收的场景

接着在一个每分钟执行1次的调度作业中插入这个函数调用，来模拟真实的业务中很可能“不注意”引入的元凶

一切准备就绪后，运行代码，内存很快涨到3G。右键进程创建DMP文件

 接着就该codex上场了，首先把DMP文件拷贝到你的项目根目录（方便codex一边分析dump一边查代码确定问题）
然后在根目录启动你的终端，输入codex进入（安装过程不再赘述）codex沙盒环境，接着/model选择gpt-5 high

然后输入你的问题。并告知可用工具（这里我用dotnet-dump，这里有个坑就是必须告知gpt这玩意儿要用-c exit退出，否则它傻不拉几的进入dotnet-dump的交互式命令后就卡在那了）

 然后回车后gpt-5开始列计划，开始跑任务，用户这时候只在需要的时候给gpt-5授权操作，过了一会儿。gpt-5就把问题定位到了：

 今天的分享就到这里，有探讨需求的小伙伴可以在评论区留言
 

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