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训练数据出现目标泄漏时，离线成绩可能很好，上线却无法复现。排查的第一步是写清预测发生的时点，再逐列核对信息当时是否已经存在。下面用“付款前预测订单是否取消”的教学表格，找出在预测时点之后才产生的字段。

用最小文本任务定位 Label Studio 的字段名、对象名、控件绑定和 URL 读取模式错误，逐项修正并验证。

使用 Label Studio 的 Labels 配置标注中文人名、地点与组织片段，通过原文切片核对起止位置和类别。

批量拼接同结构 CSV，校验表头并保留来源列，以输入与输出行数核对合并结果。

先约定字符、汉字和英文词的统计规则，再用可手算短句和 Python 核验正文长度。

把定义域和断点写进绘图需求，用 NaN 中断 y=1/x 曲线，并以已知函数值核验图片。

核对 Python 解释器、pip 环境和实际导入路径，针对 ModuleNotFoundError 安装与验证依赖。

先定义金额函数契约，再用 unittest 验证正常值、舍入和异常输入，保留失败测试推动修复。

搭建 Dify 文件审查 Workflow，绑定提取文字，用缺联系人通知和修订版检查缺项判定。

按一次执行、对话交互与动态动作区分 Dify Workflow、Chatflow 和新版 Agent，用两份通知验证选择。