AI 给出的代码，怎样一步步验证？

代码可以运行，是验证的开始。它是否解决了原本的问题，还需要明确的标准。

先把任务说清楚

描述输入格式、期望输出、运行环境和限制。例如，与其只要求“整理一组数字”，不如明确是否允许重复、是否需要保留顺序，以及空输入怎样处理。

示例任务：用 Python 对整数列表去重，保持第一次出现的顺序；输入为空列表时返回空列表，不修改原列表。

写出可以检查的结果

假设生成的函数名为 deduplicate，可以先检查以下案例。示例没有给出该函数实现，断言需要放在待验证函数之后运行。

original = [3, 1, 3, 2, 1]

assert deduplicate(original) == [3, 1, 2]
assert deduplicate([]) == []
assert deduplicate([5, 5]) == [5]
assert original == [3, 1, 3, 2, 1]

再核对文档与失败情况

• 核对所用接口是否存在，以及依赖版本是否匹配。
• 检查正常输入、空输入和不符合约定的输入。
• 阅读涉及文件、网络和数据写入的代码，理解它会影响哪些内容。
• 保留仍然无法确认的条件，不把少量示例通过当作完整正确性证明。