用 Epistemic Engine 预测 AI 代码的崩溃点

AI 生成的代码最怕的是那种“看起来能跑，实则埋雷”的逻辑漏洞。Epistemic Engine 这类工具的核心逻辑其实是在做一种反向验证，不是单纯看代码能不能运行，而是去推演在什么边界条件下这段代码会崩掉。

对于习惯了把 AI 产出直接粘贴进项目的开发者来说，这比单纯跑一遍 Unit Test 要高效得多。它能把潜在的 runtime error 在部署前就给预警出来，省去了在日志里捞报错的时间。

实操起来基本遵循这个逻辑：
一、将 AI 生成的代码片段导入引擎
二、定义预期的输入范围和边缘场景
三、运行验证分析，查看预测的崩溃概率分布

如果你在做复杂的 AI Agent 工作流，建议在最后一步集成这种验证环节，而不是完全信任大模型的逻辑闭环。毕竟 LLM 的幻觉在复杂业务逻辑面前依然是个大坑。