智能体调试Linux为何如此顺手？答案藏在训练数据里。
Linux内核全部4000万行代码，连同所有开源依赖库，都被纳入了预训练语料。这意味着模型见过几乎每一种报错场景，从常见段错误到冷门驱动冲突。
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开源代码的完整性让 obscure error（罕见错误）不再 obscure。模型不是"猜"解决方案，而是基于真实代码上下文推理。
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闭源系统的调试能力则受限——训练数据里没有Windows内核源码，也没有macOS底层实现。开源生态成了AI能力的分水岭。
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