纳米ai代码出bug须先验证物理上下文一致性：检查单位标注、跨尺度误用、量纲匹配、边界值计算、晶格归一化及对称性假设，并替换为专用库。
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纳米AI生成的代码出现bug时，不能直接修改后就提交，必须先验证它是否真在当前项目上下文中成立——因为纳米尺度下的物理约束、单位量纲、时间尺度等微小偏差，会直接导致逻辑在运行时崩塌。
确认bug是否源于纳米级语义失配
打开生成代码，逐行检查是否所有物理量都标注了单位（如nm、ps、K），未标注的立即标出；若发现“温度设为300”这类无量纲写法，【必须补全为300 K，否则模型可能按摄氏度或华氏度解析】。
查找是否有跨尺度类比，比如把宏观热扩散公式直接套用到单层MoS₂载流子输运中——这种错误不会报语法错，但仿真结果会系统性偏移2个数量级。
用grep快速筛查：grep -n "ps\|ns\|nm\|Å\|K\|eV" generated_code.py；漏掉任一关键量纲，就说明上下文锚点已断裂。
注入结构化日志定位执行断点
方法一：在函数入口插入带纳米上下文标签的日志
log.info("nano-exec", layer="monolayer", material="MoS2", temp="300K", time_scale="ps")；这能让后续trace直接过滤出该物理场景下的全部调用链。
方法二：对关键计算步骤打点，例如在薛定谔方程求解器内插入：print(f"[Ψ] norm={np.linalg.norm(psi):.6f} @ t={t:.3f}ps")；数值突变点就是bug藏身位置。
注意：不要用logging.basicConfig()全局配置，纳米仿真常需多进程并行，必须为每个worker单独设置Handler并绑定process_id。
分段审查与变量推演
第一步：提取所有输入参数，列出其物理意义、量纲、典型取值范围，例如：Vg（栅压，单位V，范围−5～+5 V）；E_field（电场强度，单位V/nm，范围0.01～1.0 V/nm）。
第二步：将AI生成的每条赋值语句重写为量纲等式，如E = Vg / d → [V] / [nm] = [V/nm]；若左右量纲不一致，立刻标红该行。
第三步：对含指数、对数、三角函数的表达式，代入边界值手工验算，例如log10(d)中d=0.3nm→log10(0.3)=−0.52，若代码中误写为log10(d*1e9)，结果会变成log10(0.3e9)=8.52，误差超9个数量级。
第四步：检查所有数组索引是否基于晶格常数归一化，未归一化的索引访问会导致FFT频谱混叠，现象是能带图出现虚假平带。
用Trae进行模块化交叉验证
将代码按物理阶段切分为：初始化晶格→施加外场→哈密顿量构建→本征值求解→态密度计算五个区块。
依次向Trae发送每个区块，并附加提问：“此部分是否隐含对晶格对称性的假设？若有，请指出具体对称操作类型（C2v、D3h等）及对应代码行。”
重点审查Trae反馈中标记为“symmetry-aware”的语句——这些地方AI常擅自引入镜像或旋转操作，而你的材料实际属于非对称相。
若某区块返回“未检测到对称性声明”，则必须手动补全assert lattice.symmetry in ['C2v', 'D3h']，否则后续所有能带计算都不可信。
替换为经实测的纳米领域专用库
查代码中是否手写了FFT、插值、矩阵对角化等核心算法；若是，立即替换为nanobind封装的QuantumESPRESSO C++后端或Kwant Python库。
检查requirements.txt是否包含numpy>=1.24；若版本低于1.24，【必须升级，旧版numpy在复数矩阵本征分解中存在相位随机化bug】。
删除所有from scipy import *的导入，改为显式导入：from scipy.linalg import eigh；避免隐式加载冲突的BLAS实现。
