AI反复改代码却修不好，怎样先固定最小失败路径再验证修复？

把用户操作缩成可重复的失败输入

适用于一次修改暂时无报错，换个输入又失败，或Agent在多份无关文件中来回尝试的情况。先保存工作树状态，区分用户原有改动和本次尝试。记录错误堆栈、请求路径及实际输入，删除私人信息后仍需保留能触发同一失败的关键结构。

确认错误出现位置与实际运行版本

按真实执行链确认入口、依赖版本和失败位置，检查是否运行了旧构建或不同目录的程序。用尽量小的样本复现后，写出预期结果和实际差异。若失败依赖外部服务，应保留错误响应或安全替身，不能仅用一个始终返回成功的假接口宣布问题已被定位。

只修复已定位路径并检查差异

围绕已定位原因做最小修改，每次检查变更文件与行为影响，避免同时升级依赖和重构无关模块。必要时添加能捕捉原错误的断言，并让失败信息显示关键输入。对不确定的原因先做可逆实验，实验无效后保留证据，不要把失败尝试继续堆成最后补丁。

让原失败样本先失败再通过

先确认复现用例在修复前确实失败，再验证修复后满足预期；随后检查相邻边界和原有正常行为。对界面或接口问题还需走实际路径，而不是只运行一个隔离函数。最终报告说明已验证的命令与结果，若外部环境无法访问，应明确剩余范围而非写全部测试通过。

本文没有运行你的项目或虚构某次修复成功，只提供调试组织方法。最小复现不能删掉真正决定错误的条件，复杂并发问题可能需要保留时序记录。测试通过也不能证明所有输入都正确，但能让修复建立在可重复证据上；不要为得到绿色结果直接删掉失败断言。