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讨论围绕“日志主要是给运行/运维人员看的”这一观点展开，评论者用实际经验（如 AppleTV/AdGuard Home 的模糊错误提示）说明不明确的日志会导致大量人工排查。许多评论把重点放在日志应具备可操作性和可采集性，提到要把文件名、主机名、TCP 失败等具体信息写进日志，并建议采用结构化格式以便分享和自动化分析。还出现了运维与开发对日志需求不同的辨析：运维要可立即执行的修复线索，开发者则需要观察系统行为以定位代码层面问题。最后，AI 代理的出现被视为一个新的维度：日志可能变成请求人工决策的接口，现有生态缺乏标准化的暂停/批准原语。
评论者强烈指出日志应该直接告诉运维可以采取什么补救措施，而不是让人去抓包或跑 strace/tcpdump/procmon/Wireshark 才能定位问题。具体例子包括移动生态（如 AppleTV）出现“ There was a problem.” 这类无用错误提示，用户不得不通过 Google 找到要放行的 host 才能恢复服务。还有人抱怨开发者不写出哪个文件找不到、哪个 TCP 连接建立失败，导致运维被迫做深度诊断。结论是日志应包含明确的失败对象（文件名、主机名、端口等）和可执行的修复线索，而不是模糊的错误文本。
有评论指出多数普通用户不会读错误提示，更别说日志，很多日志的存在主要满足合规或在被动支持时供专家使用。StackOverflow 上常见的情形是用户粘贴错误信息却不读提示内容，直接求助；技术支持也经常被要求代为操作而不是指导用户按日志提示去做。不过也有例外：有人回忆自己是因为好奇随机的日志文件才入门计算机，这说明部分有探索欲的用户会从日志中受益。总体上，讨论认为日志面向的主要群体是会诊断或被要求诊断的人员，而非普通最终用户。
一位 FOSS Android 应用的开发者描述了实用做法：让详尽（verbose）的日志易于收集与一键分享，以便用户或运维快速上报并分析。团队在日志中加入更多结构化内容和状态信息（如 callstack），并从 procfs 收集资源诊断（内存、线程、fds）以便定位问题。他们甚至观察到用户会把日志交给 LLM（大规模语言模型）来帮助理解错误，这说明结构化且包含丰富上下文的日志能被自动化工具更好利用。这些实践表明可采集性和结构化是提升日志价值的关键。
针对 AI agent（智能代理）的讨论指出，当代理具备执行权限时，日志不再只是事件记录，而可能是“我将要执行的操作，是否确认？”类型的决策请求。这与传统的“ERROR: something failed”语义完全不同，需要明确的“等待人为批准”原语和中断机制，而目前多数实现只是写 stderr、发 webhook 或发 Slack，处理得很糟糕。评论认为代理时代缺少一个规范化的“代理暂停并等待人工输入/批准”的通用原语，这是日志和运行时系统面临的新问题。若不解决，代理会把运维角色隐式地转移到拥有者，并导致决策链混乱。
结构化日志 (Structured logging): 以键值或 JSON 等可解析格式记录日志，使得日志能被机器查询、聚合和自动化工具（如 LLM）解析，从而更快定位错误和提取可执行信息。
procfs: procfs（Linux 的 /proc 虚拟文件系统），通过文件接口暴露进程与内核运行时信息（内存、线程、文件描述符等），常用于在日志中附加运行时诊断状态。
诊断工具（strace、tcpdump、Wireshark、procmon）: 低层诊断工具集合：strace 跟踪系统调用，tcpdump/Wireshark 抓取并分析网络包，procmon（Windows）监控进程与文件/注册表活动，用于开发者做深度故障排查。
AI agent（智能代理 / agentic）: 能自主执行任务并做出决策的自动化程序，在 agentic 场景下日志可能成为需人工批准的决策请求而非被动记录，从而需要新的暂停与批准机制。
LLM: LLM（大规模语言模型），可被用来解析复杂或结构化的日志内容，帮助非专家理解错误原因或提取关键信息以辅助诊断。