AI 生成的函数第一次运行正常、第二次却混入上次结果，可以先检查是否把列表或字典放在默认参数里。用两次连续调用构造最小复现，比重新描述整套程序更有效。
发现AI生成函数多次运行互相影响的读者。本文使用 Python 3.11 或以上版本的标准库，先验证一组人工构造的小样本。AI 负责提出实现或解释差异，结果由本地检查决定；这里没有把模型回答当成真实运行结果。
复现并修正默认列表共享前，先定规则
默认参数在定义函数时创建，而不是每次调用时重新创建。append会改变同一对象，导致省略参数的后续调用看到旧值。
修复使用None作为缺省标志，每次没有传列表时新建对象。显式传入列表是否允许就地修改，需要另写清楚。
示例用None区分“未提供”和“提供空列表”，不能写成if not items，否则显式空列表也会被替换成另一对象。
给 AI 的输入要包含什么
把下面这份输入说明和你的实际样本一起交给可用的 AI 编程助手。示例只含虚构数据；对真实材料先去除账号凭据和个人信息。
解释bad函数为何串数据，并最小修正：省略items时每次新建列表；显式传列表则保留就地修改约定。给连续两次默认调用和显式空列表调用的断言，不要删除复现样本。要求模型保留检查条件，并把它认为缺少的业务定义列出来。若回答改变了输入字段、忽略异常分支或直接删除原材料，先要求修正，再运行。提示词的作用是缩小任务范围，验收仍以代码和数据为准。
保存并运行最小验证程序
下方程序把关键规则和验证用例放在同一个可复跑示例中，便于先理解输入如何变成输出，再用它检查 AI 给出的实现。
新建一个空目录，把下面代码保存为 check.py，在该目录打开终端，运行 python -X utf8 check.py。代码自带示例输入，不需要安装第三方库。
def bad(value,items=[]):
items.append(value)
return items
first=list(bad('A'))
second=list(bad('B'))
assert first==['A'] and second==['A','B']
print('before',first,second)
def fixed(value,items=None):
if items is None: items=[]
items.append(value)
return items
assert fixed('A')==['A'] and fixed('B')==['B']
explicit=[]
result=fixed('C',explicit)
assert result is explicit and explicit==['C']
print('after',['A'],['B'])
print('explicit_list_preserved',result is explicit)怎样判断结果符合要求
before显示第二次含A和B，after显示两次分别只有A、B。explicit_list_preserved为True，确认修复没有改变显式传参的约定。
下方是这份最小示例在本地执行得到的输出。它验证示例程序与断言的关系，不代表任何 AI 模型一次就能生成同样代码，也不构成性能或生产可靠性结论。
before ['A'] ['A', 'B']
after ['A'] ['B']
explicit_list_preserved True为了观察第一次结果，示例把返回列表复制成快照。若直接保存引用，后续修改会连第一次结果也一起改变，容易混淆问题。
故障属于语言对象生命周期，不是AI产品缓存；要求AI先解释共享对象再修复。
哪些失败必须停下来处理
已有业务可能有意复用缓存，不应看到可变默认参数就盲目改；先确认状态应该跨调用还是独立。
None如果也是合法业务值，需采用独立哨兵对象来区分未提供参数。
接入自己的任务前再核对一次
把两次调用的复现加入回归，并补字典、嵌套容器等实际出现的情况。
修复后检查调用方是否依赖原先的状态共享，不只跑单次函数结果。
资料与适用范围
Python默认参数在函数定义时求值；可变默认值可能在调用之间共享。以下链接核对于 2026-10-03；运行环境及额外依赖按本文前述说明。
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