早敗

將敗者宜早敗、明敗、附最多脈。此技定早敗之模：於系界驗入、以守句拒壞態於傳前、書答何敗、何處、何以、如何修之誤訊。

用時

• 書或審受外入（用數、API 應、文容）之函
• CRAN 提前加包函之入驗
• 重構默生誤果之碼
• 審 PR 之誤處之質
• 強內 API 之抗壞參

入

• 必要：欲施此模之函或模
• 必要：信界之識（外數何入）
• 可選：欲重構之既誤處碼
• 可選：目語（默 R；亦適 Python、TypeScript、Rust）

法

第一步：識信界

映外數入系之處。此乃需驗之點：

• 公 API 函（R 包中出函）
• 用面參
• 文 I/O（讀配、數文、用上傳）
• 網應（API 呼、庫詢）
• 環變與系配

唯汝已驗碼呼之內輔函通常無需重驗。

得： 不信數入汝碼之入點之列。

敗則： 若界不明，自日或缺報之誤反溯以尋壞數首入處。

第二步：於入點加守句

於各公函頂驗入，於工始前。

R（基）：

calculate_summary <- function(data, method = c("mean", "median", "trim"), trim_pct = 0.1) {
  # Guard: type check
  if (!is.data.frame(data)) {
    stop("'data' must be a data frame, not ", class(data)[[1]], call. = FALSE)
  }
  # Guard: non-empty
  if (nrow(data) == 0L) {
    stop("'data' must have at least one row", call. = FALSE)
  }
  # Guard: argument matching
  method <- match.arg(method)
  # Guard: range check
  if (!is.numeric(trim_pct) || trim_pct < 0 || trim_pct > 0.5) {
    stop("'trim_pct' must be a number between 0 and 0.5, got: ", trim_pct, call. = FALSE)
  }
  # --- All guards passed, begin real work ---
  # ...
}

R（rlang/cli——包宜用）：

calculate_summary <- function(data, method = c("mean", "median", "trim"), trim_pct = 0.1) {
  rlang::check_required(data)
  if (!is.data.frame(data)) {
    cli::cli_abort("{.arg data} must be a data frame, not {.cls {class(data)}}.")
  }
  if (nrow(data) == 0L) {
    cli::cli_abort("{.arg data} must have at least one row.")
  }
  method <- rlang::arg_match(method)
  if (!is.numeric(trim_pct) || trim_pct < 0 || trim_pct > 0.5) {
    cli::cli_abort("{.arg trim_pct} must be between 0 and 0.5, not {.val {trim_pct}}.")
  }
  # ...
}

通（TypeScript）：

function calculateSummary(data: DataFrame, method: Method, trimPct: number): Summary {
  if (data.rows.length === 0) {
    throw new Error(`data must have at least one row`);
  }
  if (trimPct < 0 || trimPct > 0.5) {
    throw new RangeError(`trimPct must be between 0 and 0.5, got: ${trimPct}`);
  }
  // ...
}

得： 諸公函首守句，拒壞入於任何副效或算前。

敗則： 若驗邏長（守逾十五行），析 validate_* 輔或用 stopifnot() 為簡型斷。

第三步：書義誤訊

每誤訊當答四問：

1. 何敗——何參或操
2. 何處——函名或脈（cli::cli_abort 自動）
3. 何以——預何對受何
4. 如何修——若修非顯

善訊：

# What + Why (expected vs. actual)
stop("'n' must be a positive integer, got: ", n, call. = FALSE)

# What + Why + How to fix
cli::cli_abort(c(
  "{.arg config_path} does not exist: {.file {config_path}}",
  "i" = "Create it with {.run create_config({.file {config_path}})}."
))

# What + context
cli::cli_abort(c(
  "Column {.val {col_name}} not found in {.arg data}.",
  "i" = "Available columns: {.val {names(data)}}"
))

惡訊：

stop("Error")                    # What failed? No idea
stop("Invalid input")           # Which input? What's wrong with it?
stop(paste("Error in step", i)) # No actionable information

得： 誤訊自證——初見誤者可診而修，不讀源。

敗則： 察近三缺報。若任一需讀源方解，其誤訊須改。

第四步：偏 stop() 於 warning()

用 stop()（或 cli::cli_abort()）於函不能生正果時。用 warning() 唯函仍能生有義果而呼者當知之憂。

要則： 若用或默得誤答，乃 stop()，非 warning()。

# CORRECT: stop when result would be wrong
read_config <- function(path) {
  if (!file.exists(path)) {
    stop("Config file not found: ", path, call. = FALSE)
  }
  yaml::read_yaml(path)
}

# CORRECT: warn when result is still usable
summarize_data <- function(data) {
  if (any(is.na(data$value))) {
    warning(sum(is.na(data$value)), " NA values dropped from 'value' column", call. = FALSE)
    data <- data[!is.na(data$value), ]
  }
  # proceed with valid data
}

得： stop() 用於將生誤果之況；warning() 留於降質但有效之果。

敗則： 察既 warning() 呼。若警後函返無義，改為 stop()。

第五步：以斷之內不變

於正碼中「不當生」之況用斷。於開發時捕程誤：

# R: stopifnot for internal invariants
process_chunk <- function(chunk, total_size) {
  stopifnot(
    is.list(chunk),
    length(chunk) > 0,
    total_size > 0
  )
  # ...
}

# R: explicit assertion with context
merge_results <- function(left, right) {
  if (ncol(left) != ncol(right)) {
    stop("Internal error: column count mismatch (", ncol(left), " vs ", ncol(right),
         "). This is a bug — please report it.", call. = FALSE)
  }
  # ...
}

得： 內不變以斷，缺於違處立現，非三呼後以謎誤。

敗則： 若 stopifnot() 訊過謎，改以明 if/stop 附脈。

第六步：重構反模

識並修此常反模：

反模一：空 tryCatch（吞誤）

# BEFORE: Error silently disappears
result <- tryCatch(
  parse_data(input),
  error = function(e) NULL
)

# AFTER: Log, re-throw, or return a typed error
result <- tryCatch(
  parse_data(input),
  error = function(e) {
    cli::cli_abort("Failed to parse input: {e$message}", parent = e)
  }
)

反模二：默值遮壞入

# BEFORE: Caller never knows their input was ignored
process <- function(x = 10) {
  if (!is.numeric(x)) x <- 10  # silently replaces bad input
  x * 2
}

# AFTER: Tell the caller about the problem
process <- function(x = 10) {
  if (!is.numeric(x)) {
    stop("'x' must be numeric, got ", class(x)[[1]], call. = FALSE)
  }
  x * 2
}

反模三：suppressWarnings 為修

# BEFORE: Hiding the symptom instead of fixing the cause
result <- suppressWarnings(as.numeric(user_input))

# AFTER: Validate explicitly, handle the expected case
if (!grepl("^-?\\d+\\.?\\d*$", user_input)) {
  stop("Expected a number, got: '", user_input, "'", call. = FALSE)
}
result <- as.numeric(user_input)

反模四：統括之異處

# BEFORE: Every error treated the same
tryCatch(
  complex_operation(),
  error = function(e) message("Something went wrong")
)

# AFTER: Handle specific conditions, let unexpected ones propagate
tryCatch(
  complex_operation(),
  custom_validation_error = function(e) {
    cli::cli_warn("Validation issue: {e$message}")
    fallback_value
  }
  # Unexpected errors propagate naturally
)

得： 反模以明驗或具體誤處代之。

敗則： 若去 tryCatch 致連敗，上游碼有驗缺。修源，非症。

第七步：驗早敗重構

運試集以確誤徑正工：

# Verify error messages are triggered
testthat::expect_error(calculate_summary("not_a_df"), "must be a data frame")
testthat::expect_error(calculate_summary(data.frame()), "at least one row")
testthat::expect_error(calculate_summary(mtcars, trim_pct = 2), "between 0 and 0.5")

# Verify valid inputs still work
testthat::expect_no_error(calculate_summary(mtcars, method = "mean"))

# Run full test suite
Rscript -e "devtools::test()"

得： 諸試過。誤徑試確壞入觸預誤訊。

敗則： 若既試賴默敗（如壞入返 NULL），更之以預新誤。

驗

• 諸公函於工前驗入
• 誤訊答：何敗、何處、何以、如何修
• stop() 用於生誤果之況
• warning() 唯用於降質有效之果
• 無默吞誤之空 tryCatch
• 無 suppressWarnings() 代正驗
• 無默遮壞入之默值
• 內不變用 stopifnot() 或明斷
• 各驗守有誤徑試
• 重構後試集過

陷

• 驗過深：於信界（公 API）驗，非諸內輔。過驗加噪損性能
• 無脈之誤訊：「Invalid input」迫呼者猜。恆含參名、預類/域、實收值
• 當用 stop() 時用 warning()：若警後函返垃圾，呼者默得誤答。用 stop()，令呼者決如何處
• tryCatch 吞誤：tryCatch(..., error = function(e) NULL) 藏缺。若必捕，記或附脈重擲
• 忘 call. = FALSE：R 中 stop("msg") 默含呼，於用顯噪。用面函用 call. = FALSE。cli::cli_abort() 自動
• 於試驗而非碼：試驗行而不護產呼者。驗屬函本
• 雜系誤 R 本：於 WSL 或 Docker，Rscript 或解至跨平台包而非原 R。以 which Rscript && Rscript --version 察。偏原 R（如 Linux/WSL 之 /usr/local/bin/Rscript）以穩。見 Setting Up Your Environment 之 R 路配

參

• write-testthat-tests - 書驗誤徑之試
• review-pull-request - 審碼缺驗與默敗
• review-software-architecture - 於系級評誤處策
• create-skill - 循 agentskills.io 標造新技
• security-audit-codebase - 與入驗疊之安全審