這次的錯誤排查歷時 兩天，最終透過開放防火牆 Port 11434，並 透過 ollama.service 設定檔 來解決 Ollama 監聽 IPv4 0.0.0.0 的問題，才順利完成整個環境的設置。

然而，在這個過程中，GPT 在部分關鍵點反覆打轉，導致修復時間大幅拉長。

這份分析報告總結了 GPT 在錯誤排查過程中的瓶頸、落差，以及對 LLM 用戶的啟發。

一、GPT 為何在錯誤排查時陷入循環？

在整個錯誤排查過程中，GPT 提供了 兩個主要解決方案：

1. Ollama 設定 OLLAMA_HOST="0.0.0.0:11434"（但你的主機不支援 host 參數）
2. 使用 Nginx 反向代理解決訪問問題

這兩個方法在許多場合都能解決相似的問題，但這次的環境有 額外的約束：

• 主機 (NAS) 有內建 Nginx，可能與 Docker 內部的 Nginx 產生衝突
• 防火牆封鎖了 11434，導致外部設備無法訪問
• Ollama 預設監聽 ::（IPv6），但外部訪問的是 192.168.x.x（IPv4）

這些問題導致 GPT 在提供方案時，忽略了最核心的問題，反而一直在 host 設定與 Nginx 反向代理之間切換，造成無限迴圈。

二、為何 GPT 難以直接發現問題？

GPT 的局限

1. GPT 缺乏「即時狀態感知能力」
   • 它無法即時監控 netstat、systemctl、iptables 的變化，因此它無法確定「服務是否真的在運行」或「防火牆是否封鎖了某個 Port」，這導致它在提供方案時只能「依賴過去的對話歷史」來推測問題，從而產生誤導。
2. 上下文記憶受限，無法記錄所有歷史設定變更
   • 這個對話持續兩天，GPT 的「短期記憶窗口」有限，導致它有時候 遺忘了之前的變更，反而會重複建議一些已經測試過的方案。例如，你多次測試 Nginx 代理是否正常，但 GPT 仍然多次回到這個方案，因為它無法追蹤「已經排除的問題點」。
3. 無法準確識別你的環境約束
   • GPT 雖然知道你在 NAS 上運行 Docker，但它無法主動「理解 NAS 內建 Nginx 可能造成的影響」，因此它沒能及時建議 檢查防火牆設定，而是一直圍繞 host 與 Nginx 代理 提供解法。