OpenAI Docs:按官方来源查证
为什么选择: 通过 OpenAI Docs MCP 核对产品指南、API 结构与 Codex 手册;网络回退限于官方域名。
何时不适用: 通用 Python 行为不需要 OpenAI 产品文档。
给编码 Agent 可复现的函数、预期行为、失败输入和测试命令。要求先检查代码和测试再编辑。
给编码 Agent 可复现的函数、预期行为、失败输入和测试命令。要求先检查代码和测试再编辑。 示例:normalize(row) 清理 name 并将 email 转小写。缺失或 null 的 email 保持 null;存在时再规范化。测试缺失、null、空白和有效值。
给编码 Agent 可复现的函数、预期行为、失败输入和测试命令。要求先检查代码和测试再编辑。
示例:normalize(row) 清理 name 并将 email 转小写。缺失或 null 的 email 保持 null;存在时再规范化。测试缺失、null、空白和有效值。
亲自运行目标测试和仓库校验,检查 diff 是否有无关改动。命令运行前标记 planned;补丁建议不等于验证。
用示例输入对照输出和验收规则。
本地确定性示例:审阅以下已有函数和四类输入;函数符合预期,无需修改。
def normalize(row):
email = row.get("email")
return {"name": row["name"].strip(),
"email": email.strip().lower() if isinstance(email, str) else None}
cases = [
({"name": " A "}, None),
({"name": " A ", "email": None}, None),
({"name": " A ", "email": " "}, ""),
({"name": " A ", "email": " A@EXAMPLE.TEST "}, "a@example.test"),
]
assert [normalize(row)["email"] for row, _ in cases] == [expected for _, expected in cases]审阅给出的 normalize 函数,不修改文件。返回 decision、behavior、test_cases、verification_status 四个 JSON 字段。检查 email 缺失、null、仅空白和大小写混合四类;如果实现已符合要求,就写“无需修改”。未执行的测试标为 planned,不要声称运行过。
{
"behavior": "missing/null -> None; blank -> empty string; present -> trimmed lowercase",
"test_cases": "missing; null; whitespace-only; mixed-case email",
"verification_status": "planned, not run",
"decision": "no change needed; supplied implementation matches the stated behavior"
}为什么选择: 通过 OpenAI Docs MCP 核对产品指南、API 结构与 Codex 手册;网络回退限于官方域名。
何时不适用: 通用 Python 行为不需要 OpenAI 产品文档。
为什么选择: 通过复现、数据流和边界证据定位根因,再选择修复。
何时不适用: 目标行为清楚且没有未知故障时,直接实现并测试即可。
为什么选择: 先写能失败的行为测试,再做最小实现并重构。
何时不适用: 它不能替代空白 email 策略决策;先定义行为再写测试。
为什么选择: 在报告“已修复/完成”前定义并运行能证明结论的完整检查。
何时不适用: 验证流程不能替代四类 email 输入的目标测试。
为什么选择: 组织单元/集成测试、fixture、mock、参数化和异步覆盖。
何时不适用: 只有改动影响网页界面时才需要浏览器测试。
为什么选择: 不调用真实模型服务,验证应用拥有的工具调度、handoff和输出处理逻辑。
何时不适用: 模型 mock 测试不能衡量真实模型回答质量。