让 AI 调整闹钟：提前起床闹钟，再关闭其他闹钟。它做了十几步，最后却漏关一个。传统训练只记“失败”，既看不出它已经完成大半，也不知道哪些操作有效。ProCredit要解决的正是这种长任务里的信用分配——把最终结果合理归因到沿途每个决定。
它利用任务原有的验收检查：训练时，每次工具调用后都重新检查环境，计算已通过项目的比例；比例上升的那一步得正奖励，破坏成果得负奖励，只查询、不改变结果则得零。这样，即使一组尝试全部失败，模型仍能比较谁更接近完成；也不需要另训一个奖励模型来猜测中间表现。
作者称，在AppWorld上训练三种规模的Qwen3.5基础模型后，ProCredit在两个测试集、所有规模上都取得最高任务完成率；4B模型比最强的终点奖励基线高4.1个百分点。更关键的消融实验显示，只把最终进度加进整条轨迹的总分并无改善：收益来自把进度准确记到它发生的那一步。