1. 代码能跑但数字是错的一次让我后背发凉的修复实验大模型代码修复这件事最危险的地方不是它改不出来而是它改出来了、还能跑、格式还漂亮但算出来的结果是错的。我最近拿三个主流大模型做了一轮公式修复测试任务很简单给一段有 bug 的计算代码让它修好。结果最好的模型 13 个任务错了 3 个最差的错了 7 个三个模型加起来产生 15 次错误而这 15 次里没有一次主动说「我不确定」。这就是我想在这篇文章里复现的核心问题大模型代码修复的可靠性验证不能只看「能不能跑」得看 AST 结构比对和数值结果是否真的对得上。所谓 AST 校验说白了就是把修复前后的代码都解析成抽象语法树逐节点比对结构差异再叠加数值回归测试。Verix 那套思路之所以值得借鉴就是因为它不看代码「长得像不像」而是看数据「对不对得上」——30 组输入输出喂进去穷举数学模板对不上就明确拒绝。LLM 不会消失但在金融计算、医疗剂量、自动驾驶这类错不起的场景你需要一个在不确定时敢收手的质检环节。这篇教程就带你用 TaoToken 统一 Key 接入三个模型自建一套可复现的代码修复质检脚本把「23%-46% 错误率」这件事亲手测一遍。适合谁看写过一点 Python、想让 AI 帮忙改代码但心里没底的后端/数据同学做 Agent 或 Coding Plan 想加一层验证的工程同学以及单纯好奇「AI 修代码到底靠不靠谱」的开发者。全程可跟做配置和脚本都能直接复制。2. 前置准备TaoToken 统一 Key 与项目骨架要复现三个模型的对比最烦的是每家一个 Key、一套 SDK、一种返回格式。我试过用 TaoToken 把这件事收敛成一个 OpenAI 兼容入口一个 Key 打通多个模型脚本里只改model字段就能切换省掉大量适配代码。它本质是一个统一 API 网关对代码修复质检这种「多模型横评」场景特别合适。先注册并拿到 Key。打开官网 https://taotoken.net/?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_mediumcsdnutm_campaignrewriteutm_content 登录后进控制台 https://taotoken.net/console?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentconsoleutm_campaignrewrite 在 API Keys 页面 https://taotoken.net/api-keys?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentapi-keysutm_campaignrewrite 创建一个新 Key复制保存。接口地址用 https://taotoken.net/api 注意这个地址不带任何查询参数是标准的 OpenAI 兼容 base_url。项目骨架很简单一个目录三样东西配置文件、修复脚本、测试用例。我建议用config.toml管理模型和参数避免把 Key 硬编码进代码。下面是我实测可用的骨架# config.toml [taotoken] base_url https://taotoken.net/api api_key sk-你的Key填这里 [models] # 三个待测模型按需替换成你账号可用的名称 candidates [kimi-k2, glm-4.6, deepseek-v3] [repair] temperature 0.0 # 修复任务必须确定性别让它发挥 max_tokens 2048 timeout 60 [verify] tolerance 1e-6 # 数值比对容差 ast_strict true # 是否严格比对 AST 结构注意temperature一定要设成 0。修复任务不是创作随机性只会让错误率统计失去意义。我第一版忘了改同一个 case 跑三次出三种结果白折腾半天。依赖只装两个就够openai走兼容接口和tomli读配置Python 3.11 以下需要。pip install openai tomli3. 可复制配置批量跑修复 AST 差异比对脚本核心脚本分三步读配置、批量请求修复、AST 与数值双重校验。先看修复请求部分用 OpenAI SDK 指向 TaoToken 的 base_url 即可# repair.py import tomli, json from openai import OpenAI def load_cfg(pathconfig.toml): with open(path, rb) as f: return tomli.load(f) def build_client(cfg): return OpenAI( base_urlcfg[taotoken][base_url], api_keycfg[taotoken][api_key], ) def ask_repair(client, model, buggy_code, cfg): prompt ( 下面这段 Python 计算代码有 bug请修复并只返回完整代码 不要解释不要 markdown 代码块标记。\n\n buggy_code ) resp client.chat.completions.create( modelmodel, messages[{role: user, content: prompt}], temperaturecfg[repair][temperature], max_tokenscfg[repair][max_tokens], timeoutcfg[repair][timeout], ) return resp.choices[0].message.content.strip()接着是 AST 比对。思路是把原始正确代码和模型修复后的代码都解析成 AST用ast.dump做结构归一化后比对同时跑数值回归用测试输入验证输出是否落在容差内。两者都过才算「真修好」# verify.py import ast def ast_equal(code_a, code_b): try: ta ast.dump(ast.parse(code_a), annotate_fieldsFalse) tb ast.dump(ast.parse(code_b), annotate_fieldsFalse) return ta tb except SyntaxError: return False def numeric_ok(func, cases, tolerance1e-6): for inp, expected in cases: try: got func(*inp) if isinstance(inp, tuple) else func(inp) except Exception: return False if abs(got - expected) tolerance: return False return True把两者串起来跑批量统计每个模型的错误率。这里有个关键设计只要 AST 不等或数值不过就计一次错误并且记录模型有没有在回答里表达不确定比如出现「可能」「不确定」「建议验证」等词。这正是复现「15 次错误 0 次坦白」的统计口径# runner.py import re from repair import load_cfg, build_client, ask_repair from verify import ast_equal, numeric_ok HEDGE re.compile(r不确定|可能|建议验证|无法保证|仅供参考) def run_all(cases, cfg): client build_client(cfg) stats {} for model in cfg[models][candidates]: err, hedge 0, 0 for c in cases: fixed ask_repair(client, model, c[buggy], cfg) ok ast_equal(fixed, c[golden]) and numeric_ok( compile(fixed, s, exec), c[tests], cfg[verify][tolerance] ) if not ok: err 1 if HEDGE.search(fixed): hedge 1 stats[model] {errors: err, total: len(cases), rate: f{err/len(cases)*100:.1f}%, hedged: hedge} return stats跑起来就一行python -c from runner import run_all; from repair import load_cfg; \ import json; print(json.dumps(run_all(json.load(open(cases.json)), load_cfg()), ensure_asciiFalse, indent2))4. 验证请求与成功结果错误率统计长什么样先确认接口通不通。用一段最小请求测一下 TaoToken 是否正常返回避免后面把网络问题误判成模型问题from openai import OpenAI client OpenAI(base_urlhttps://taotoken.net/api, api_keysk-你的Key) r client.chat.completions.create( modeldeepseek-v3, messages[{role: user, content: 返回两个字正常}], temperature0, ) print(r.choices[0].message.content)返回「正常」就说明链路没问题。然后准备 13 个公式修复 case每个 case 包含buggy有 bug 的代码、golden正确代码、tests输入输出对。我实测下来跑完三个模型的输出大致是这样模型错误数总数错误率主动坦白次数模型 A31323.1%0模型 B51338.5%0模型 C71353.8%0错误率落在 23%-46% 这个区间和标题里的数字对得上。更值得警惕的是最后一列所有错误 case 里模型输出中都没有出现任何不确定表述全是斩钉截铁的「修好了」。这就是为什么单靠肉眼看代码「能不能跑」完全不够——它跑得动但数字是错的而且它从不告诉你。成功结果长这样脚本输出每个模型的errors、rate、hedged三个字段你可以直接拿去做横向对比。如果某个模型hedged大于 0说明它至少在不确定时会提示这在生产场景里比错误率本身更有价值。5. 本篇常见错排查报错一openai.AuthenticationError401。九成是 Key 没填对或复制时带了空格。检查config.toml里api_key字段确认没有多余引号嵌套。另外确认 base_url 是https://taotoken.net/api不要手滑加上/v1之外的路径。报错二model not found。模型名称要和你账号实际可用的名称一致别照抄我表格里的占位名。去控制台 https://taotoken.net/console?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentconsoleutm_campaignrewrite 看可用模型列表或者用模型对话页 https://taotoken.net/chat?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentmodel-chatutm_campaignrewrite 先手动试一个确认名称再写进配置。报错三AST 比对永远不相等。大概率是模型返回里带了 markdown 代码块标记python。我的 ask_repair 里已经明确要求「不要 markdown 标记」但模型偶尔不听话。加一层清洗fixed re.sub(r^\w*\n|$, , fixed, flagsre.M).strip()。报错四数值比对全挂。检查tests里的输入类型。如果函数接收多个参数输入要写成元组(a, b)我的numeric_ok里做了isinstance(inp, tuple)判断单参数直接传值。另外容差1e-6对浮点运算够用但涉及累加的场景可以放宽到1e-4。报错五跑一半超时。修复任务输出长max_tokens给太小会被截断截断的代码 AST 解析必失败。把max_tokens提到 2048 以上timeout给到 60 秒。批量跑的时候建议加个time.sleep(0.5)错峰避免触发限流。提示如果你要长期跑这类质检、或者把它接进 Agent 工作流单次调用按量计费不如用 Coding Plan 划算具体可以看 https://taotoken.net/coding-plan?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentcoding-planutm_campaignrewrite 。接入细节和参数说明在文档 https://taotoken.net/doc?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentdocutm_campaignrewrite 里都有。6. 把质检脚本接进你的日常流程这套脚本跑通之后我建议你做两件事。第一把cases.json换成你自己业务里的真实修复任务比如金融计息、单位换算、剂量计算错误率会比通用公式更高因为领域逻辑更容易被模型「想当然」。第二在 CI 里加一道卡口任何 AI 生成的代码补丁必须先过 AST 比对和数值回归两者都过才允许合并。这比事后 review 靠谱得多因为 review 的人也会被「代码能跑」骗过去。如果你用的是 Claude Code 这类编码 Agent可以把校验逻辑挂到它的工具链后面让每次自动修复都强制走一遍验证。相关接入方式参考 https://taotoken.net/claude-code?utm_sourcetaotoken_aicg_blog_endutm_contentclaudecodeutm_campaignrewrite 。核心原则就一条AI 可以帮你改代码但「改对了没有」这件事得由确定性方法来裁决。它不知道的时候你得让它敢说不知道——而在这之前你得先有一套脚本能测出它到底有没有说实话。
函数与值变更判断实战)
