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我们公开证据,也公开边界

同行都在说自己有多准。我们更愿意说清楚:哪一层检查过、哪一层没检查、以及我们的工具自己最近一次自检是什么时候。

证据一:我们自己的工具曾经静默失效

部署手记 001|我们的验证工具链,有两条规则从未生效过

一套跑了很久的静态检查工具,报告一直显示「未发现静态问题」。直到我们造了一个故意塞满缺陷的样本,才发现「除零风险」与「数组越界风险」这两条规则从写下第一天起就从未命中过 —— 正则没有考虑 SCL 局部变量的 # 前缀。

由此又查出三种同类病:规则过宽(常量被误判)、噪声淹没(一个块报 17 条同类告警)、解析错误(把 ELSIF (...) 当成块调用)。五种失效形态的共同点是:它们都不会报警。

原文见公众号「智能体驻场日记」

证据二:变异测试 —— 我们的工具抓不到什么

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语法 / 结构级缺陷

缺 END_IF、括号不配对、缺分号、剥离变量前缀、魔法数字、注释率过低 —— 静态层全部检出(门槛 80%)

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语义级缺陷(主动公开)

AND 改 OR、删停止判断、比较符取反、常量初值篡改、删除故障锁存、删 NOT —— 静态层一条都没检出

最直观的例子:把启动条件的 AND 改成 OR(逻辑完全反了),文本相似度 BLEU-4 仍是 0.9981。结论写进我们的报告,而不是把数字做好看:静态分析通过 ≠ 编译通过 ≠ 逻辑正确。语义正确性只能由动态验证(仿真/实机轨迹比对)与人工审查负责。

证据三:评价你的代码之前,先证明尺子是准的

  • 45 条工具自检断言,覆盖:每条规则必须有能触发它的缺陷样本、参考实现必须零告警、变异检出率必须达标、文档引用的每个脚本必须真实存在
  • 规矩:工具自检不全绿,就不许用它去评代码
  • 工具未被验证时,它输出的「通过」不是证据 —— 这正是上面那个失效故事的来源

场景示例(示意,非某客户项目)

示例 A|水处理加药控制
按流量与 pH 反馈调节加药量,含手动/自动无扰切换、药剂不足联锁、加药泵故障锁存与报警分级。
示例 B|洁净室空调箱联锁
送风机组启停顺序、压差联锁、过滤器阻塞报警与维护提醒;通信到上位系统上报关键数据。
示例 C|包装线节拍改造
新增工位接入、节拍重算、上下游连锁重构,含未决项挂账与实机确认清单。

以上为示意场景,用来说明我们会怎么处理这类需求,不是任何客户项目;真实脱敏案例(行业 + 做了什么 + 结果)将在项目落地并获授权后替换到本页。

把产线的程序交给可验证的工程流程