当尝试修复代码时，AI模型可能会陷入无效的循环，特别是当测试框架提供误导性反馈时。这些系统缺乏质疑测试本身有效性的内在理解能力，导致过度和不必要的代码修改。这种行为突显了当前AI在执行稳健软件调试方面的关键局限性。 AI
影响 凸显了AI辅助代码修复中潜在的陷阱，表明当前模型可能无法可靠地识别有缺陷的测试框架。
排序理由 该条目讨论了AI在软件开发中的一个局限性，被表述为一种观察而非新的发布或研究发现。
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AI will happily spend thousands of iterations trying to repair code that isn't broken because the test is lying to it. It has no instinct that says "what if the harness is wrong?" https:// open.substack.com/pub/sargentj amesa/p/working-note-09-the-code-was-fine?r=7o0dk0&utm_campa…