场景设定
透明度说明：下文围绕AI 编程的调试闭环构造“从失败日志定位根因”案例，所有经历均为合成数据。
先把成功条件限定为“关键入口能够重复执行”，再观察模型总是改到无关文件是否会让最小可运行补丁失去解释力。
验证路径
流程上先将假设转成可检查条件，再为调试闭环开放必要工具；每增加一步，都要重新确认“关键入口能够重复执行”。
验收清单：
- 用真实浏览器操作固定“从失败日志定位根因”的当前基线。
- 请安全评审者复核最小可运行补丁与任务边界。
- 若模型总是改到无关文件仍出现，停止扩大调试闭环的改动范围。
决策记录
验收证据：先看最小可运行补丁能否定位越界修改，再用真实浏览器操作证明改动没有扩散到无关路径。
当模型总是改到无关文件出现时，继续扩大自动化可能更快，也可能让安全评审者失去根据最小可运行补丁定位责任的机会。
这套路径的价值在于把调试闭环变成可复核任务，而不是制造更像成品的输出。若安全评审者无法确认“关键入口能够重复执行”，本轮状态仍应保留为待评审。
恢复路径：发现越界修改后先冻结发布，再恢复上一份已验证配置后重新跑关键入口，最后重新确认“关键入口能够重复执行”。
反方检查：模型总是改到无关文件有时来自输入而非工具，因此真实浏览器操作应先区分根因，再决定是否收紧权限。
想听不同做法
对“从失败日志定位根因”而言，调试闭环最值得自动化的环节是什么？哪一环必须保留人工判断？