RePoT是一种确定性验证重放方法，用于修复思维程序推理中产生的无效动作。当生成的Python轨迹出现无效状态转换时，它会回溯到已验证的前缀状态，并通过一次额外的大语言模型调用来恢复推理。在PuzzleZoo-775基准测试中，RePoT比PoT高出+3至+11个百分点，并在gpt-5.4-mini-medium上达到96.9%的准确率。可控恢复基准Derail-550的实验表明，检查点信息是关键的恢复信号。初步提出的自适应RePoT通过规则调度器在修复与重试间进行选择。