代码缺陷定位
案例介绍
在公开标准缺陷集（QuixBugs 40 题）上，算子驱动方式将缺陷定位率从裸找的 10% 提升到 70%；在真实 GitHub issue 上，单轮强模型 4 题通过 3 题，本地 8B 模型通过 1 题，修复后对应测试全部通过、无回归。
可承接代码找 bug、漏洞修复、异常定位、代码审查等工作，交付可复现、可验证。
代码缺陷定位
案例介绍
基于算子驱动的代码缺陷定位与修复工具链。流程：先对问题做规格化（明确输入、约束、报错与期望），再通过聚焦检索定位相关方法，用分层扫描（模式化匹配、规格对照、深度审查）结合根因分析锁定出错点，最后只对最小片段做修改并跑测试验证，避免重写长方法引入新风险。
在公开标准缺陷集（QuixBugs 40 题）上，算子驱动方式将缺陷定位率从裸找的 10% 提升到 70%；在真实 GitHub issue 上，单轮强模型 4 题通过 3 题，本地 8B 模型通过 1 题，修复后对应测试全部通过、无回归。
可承接代码找 bug、漏洞修复、异常定位、代码审查等工作，交付可复现、可验证。
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