Как отлаживать код с проверяемыми гипотезами.
Отладка начинается с ожидаемого поведения, реального поведения и воспроизводимого случая. Вероятную причину нужно проверить, а не сразу объявлять первопричиной.
Адаптируйте процесс под свою задачу.
Создайте минимальный случай с ожидаемым и реальным поведением, затем сформулируйте проверяемое объяснение различия. Меняйте одну значимую причину за раз и повторяйте сбойный случай и близкие границы.
- Что вы предоставляете
- Код, ошибка и детали воспроизведения.
- Что вы получите
- Вероятные причины и точечные предложения исправления.
Посмотрите входные данные и результат.
Иллюстративные входные и выходные данные · учебный пример, а не реальный запуск WebAct
Полей ввода: Пример
Python reproduction:
items = ["A", "B"]
seen = []
for i in range(len(items) - 1):
seen.append(items[i])
Expected ["A", "B"]; actual ["A"].Готовый пример
Corrected loop:
seen = []
for item in items:
seen.append(item)
For ["A", "B"], seen becomes ["A", "B"]. Empty input produces []. Iterating over items directly removes the incorrect index boundary.Добавьте эти данные в промпт и скопируйте его в WebAct, чтобы попробовать задачу. Ваш результат может отличаться от примера.
Решения и устранение проблем.
Нужно ли считать первую правдоподобную причину первопричиной?
Считайте её гипотезой, пока воспроизведение её не подтвердит. Разные дефекты могут давать один симптом.
Почему предложенное исправление работает только на входе из примера?
Проверьте границу вокруг сбоя и ещё один обычный ввод. Частная заплатка может скрывать основное правило, а не исправлять его.
Попробуйте на собственном источнике.
Замените пример своим материалом в промпте. Сохраните нужные требования и скопируйте задачу в WebAct.
Настроить и скопировать задачу ↑