AI重构后输出有细微变化，怎样用边界样本确认是否引入回归？

把细微差异写成明确行为约定

适用于列表排序变化、空值处理不同，或计算结果只在少数输入上偏差的情况。先保存一个具体前后差异，确认原行为是否属于公开约定还是旧缺陷。若任务只允许重构，意外改进也可能破坏调用方；需要改变契约时，应明确说明，而不能悄悄把不兼容行为称为优化。

区分允许变化与必须保留的输出

逐项检查输入类型、默认值与可观察副作用，尤其注意浮点比较、稳定排序和错误类型。旧实现可作为比较对象，但不能无条件认为其结果永远正确。对每个争议行为用需求或可解释样本确定预期，避免一个本来有错的基线迫使新实现继续保留错误。

使用独立期望值和边界样本比较

保留一组有代表性的正常与边界样本，通过参数化测试比较外部可见行为。适合的函数还可检查性质，例如规范化再次执行不改变结果，而不是预设所有算法细节。数值容差应来自业务精度要求，不能为了让失败消失任意放宽；测试应通过公开接口观察结果。

验证异常类型排序及数值边界

覆盖空集合、重复项和极值等真正相关的边界，并检查错误时的异常类型或状态。先确认样本能捕捉已观察到的差异，再验证调整后的实现。若行为变化被明确接受，应更新相应说明及调用方检查；仅把快照重录成新输出，不足以证明这个变化符合要求。

本文没有运行你的重构代码，也未宣称性质测试能穷尽所有情况。随机生成需要合理策略和可复现失败样本，不能用海量无意义输入代替需求判断。复杂系统还需集成验证；允许变化和必须兼容的边界若尚未确定，应先保留证据，不把不确定差异自动判为可接受。