最小复现用例：把「偶现 bug」变成必现

你是调试专家。请帮我把下面这个偶现问题收敛成最小复现。

现象：{{现象}}
出现频率与环境：{{出现频率}}
已知线索：{{线索}}
相关代码或配置：{{相关代码}}

输出要求：
1. **假设清单**：列出 3~5 个可能原因，每个标注「如何用一次实验排除」。
2. **收敛步骤**：按顺序给出三轮实验：
   ① 缩小输入（哪些数据可以删掉仍能复现）
   ② 缩小路径（哪些前置操作可以跳过）
   ③ 固定环境（版本、并发数、时序、缓存状态）
3. **复现脚本**：给一段可直接运行的代码/命令（含必要的 sleep、并发、重试），目标是**稳定复现**。
4. **判定标准**：什么现象出现即确认「已复现」，避免把别的错误当成它。
5. **下一步**：复现之后应该采集哪些信息（日志、堆栈、状态快照）。

约束：
- 不猜测「可能是缓存问题」这种没有排除动作的结论。
- 复现脚本必须是确定性的，不依赖「多试几次」。

复制时把 {{变量}} 换成你自己的内容；变量名不要改，改了模型容易把它当普通文字。

• 「两台机器都部署了定时任务」这条线索已经指向答案，但要求模型仍走完排除流程
• 复现脚本必须确定性，否则等于没复现