PROOF-Gen是一种通过逐场景提示优化从失败轨迹中恢复黄金数据的方法。在τ²-bench上，57%的教师尝试失败，其中三分之二是近失。该方法利用反射器分析执行轨迹和评估反馈，生成纠正指导，使教师产生通过轨迹，恢复93%的失败场景。微调后，Qwen3-4B和Gemma模型性能显著提升，部署中目标完成率提高6.3个百分点，并正向迁移至设备端模型。