如何使用可验证假设调试代码。
调试从预期行为、实际行为和可复现案例开始。应测试可能原因，而不是立即宣布它就是根因。
按任务需求调整流程。
构建能展示预期与实际行为的最小案例，再提出可测试的差异解释。每次改变一个相关原因，并重新运行失败案例及附近边界情况。
- 你需要提供什么
- 代码、错误和复现细节。
- 你会得到什么
- 可能原因和有针对性的修复建议。
查看输入和结果。
演示用输入和输出 · 教学示例，并非 WebAct 实时运行结果
示例 个输入项
Python reproduction:
items = ["A", "B"]
seen = []
for i in range(len(items) - 1):
seen.append(items[i])
Expected ["A", "B"]; actual ["A"].完整示例
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.将这份输入载入提示词，再复制到 WebAct 中尝试任务。实际结果可能与示例不同。
决策与问题排查。
第一个看似合理的原因应被视为根因吗？
在复现支持它之前，将其视为假设。不同故障可能产生相同症状。
为什么建议的修复只对示例输入有效？
测试失败附近的边界和另一个普通输入。特例补丁可能掩盖而非解决底层规则问题。
使用自己的资料试一试。
将任务提示词中的示例换成你的材料。保留所需条件，再把任务复制到 WebAct。
自定义并复制任务 ↑