本研究提出了多粒度调试器（MGDebugger），用于解决大语言模型生成代码时的细微错误。通过分层解析和修复不同粒度的错误，显著提高了代码调试的准确性和成功率。在HumanEval测试中，准确率提升18.9%，修复成功率达97.6%。