在编码过程中，调试是一个非常重要的步骤，它可以帮助我们发现并解决代码中的错误。然而，有时候我们的代码可以在调试中正常工作，但在其他情况下却无法正常运行。这可能是由于多种原因导致的，下面是一些可能的解决方法：

1. 确保使用的输入数据是有效的：在调试过程中，我们通常使用一组特定的输入数据进行测试，这些数据可能是预先定义好的或者是手动输入的。但是在实际应用中，输入数据可能会有所变化。因此，确保在其他情况下使用的输入数据是有效和合理的，可能会帮助我们找到问题所在。

2. 检查代码中的硬编码值：有时候我们会在代码中硬编码一些值，这些值在调试中可能是有效的，但在其他情况下却不起作用。因此，检查代码中是否存在硬编码值，并确保它们在其他情况下也能正常工作。

3. 考虑边界条件：在调试中，我们通常会针对一些常见情况进行测试，但在实际应用中，可能会有一些边界条件需要考虑。例如，处理空数组或空指针等情况。因此，确保代码在这些边界条件下也能正常工作，可能会解决问题。

4. 日志记录和错误处理：在调试中，我们通常会使用打印语句输出一些调试信息。但在其他情况下，这些调试信息可能不可见。因此，使用适当的日志记录和错误处理机制，可以帮助我们更好地理解代码在其他情况下的工作情况。

下面是一个示例代码，展示了如何使用日志记录和错误处理机制来解决这个问题：

import logging

def foo():
    logging.basicConfig(filename='debug.log', level=logging.DEBUG)
    
    try:
        # 代码逻辑
        result = 10 / 0
        logging.debug("计算结果：%s" % result)
    except ZeroDivisionError as e:
        logging.error("除以零错误： %s" % e)
        
foo()

在这个示例中，我们使用了Python的logging模块来记录日志。通过设置日志级别为DEBUG，我们可以记录一些调试信息。在代码中，我们故意制造了一个除以零的错误，并使用logging.error来记录这个错误。通过查看日志文件，我们可以了解到代码在其他情况下的工作情况，并定位问题所在。

总之，在解决代码在调试中正常工作但在其他情况下不起作用的问题时，我们应该确保使用的输入数据有效，检查代码中的硬编码值，考虑边界条件，并使用适当的日志记录和错误处理机制来帮助我们解决问题。