可信执行环境（TEE）通过硬件隔离保护敏感数据和计算免受受损操作系统的攻击。然而，TEE应用不可避免地需要通过SDK接口与不可信的操作系统交互，不当的代码分区可能导致严重漏洞，如数据泄露和代码注入。先前工作提出了静态分析工具检测此类问题，但自动修复仍未被探索。本文提出了TEERepair框架，自动修复TEE应用中的不良分区问题。该框架引入领域特定语言（DSL）编码修复规则，表达常见TEE安全模式，并实例化为带有上下文特定变量占位符的补丁模板。然后利用大语言模型（LLM）推理代码语义并合成上下文感知的补丁，同时生成测试客户端验证修复。在TEE分区错误基准（PartitioningE-Bench）上评估，TEERepair的修复成功率达87.6%，显著高于基线。此外，应用于真实TEE项目，提交了5个修复PR，其中2个已被确认合并。这项工作为TEE安全开发提供了自动化的分区修复能力，有助于减少人工审计负担。