需通过可控扰动和状态隔离暴露Codex代码的偶发缺陷：构造边界值输入序列并运行50次统计失败率；注入随机延迟与多线程竞态扰动；禁用__pycache__缓存；统一替换伪随机源为确定性种子。
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当Codex生成的代码在某些输入下偶尔报错，而常规测试又无法稳定触发时，需要通过可控扰动和状态隔离来暴露隐藏缺陷。
构造边界值输入序列
从原始提示词中提取所有数值型参数、字符串长度约束、数组大小描述等显式条件，按最小值、最大值、零值、负一值（如适用）分别构造四组输入。例如提示中写“处理1000条以内的日志”，就准备999、1000、1001、0这四个数量级的模拟日志数据集。
对每组输入运行生成代码50次，记录崩溃位置与错误类型。若某组输入的失败率显著高于其他组（如＞15%），该组即为关键扰动点。
注入随机延迟与竞态扰动
方法一：在生成代码的关键路径插入time.sleep(random.uniform(0.001, 0.05))，位置选在文件读写后、变量赋值前、网络请求返回后三类节点。
方法二：用threading.Thread包裹原函数调用，启动10个线程并发执行同一段生成代码，共享一个全局计数器或字典——这会快速暴露未加锁的共享状态问题。
将来自 Marvis 或微信的可信远程软件开发请求中继至用户本地的 Codex CLI，等待编码任务完成，并返回经验证的结果。当用户通过 Codex 要求 Marvis 检查、实现、修复、测试、review 或继续在明确指定的本地项目目录中开展工作时，使用此功能。
【必须关闭Python的__pycache__缓存】，否则多次重跑可能复用已编译字节码，掩盖因导入顺序或模块重载引发的偶发错误。
替换伪随机源为确定性种子
第一步：搜索生成代码中所有random.、numpy.random.、secrets.调用，定位其种子初始化位置。
第二步：将所有random.seed()或np.random.seed()统一替换为random.seed(42)和np.random.seed(42)，确保每次运行随机序列完全一致。
第三步：若代码使用time.time()作为种子，强制替换为固定整数，如int(1712345678)。这一步能消除时间戳引入的不可控变量，让“偶尔出错”变成“每次必错”或“每次不错”，从而确认是否真为随机性导致。
