"做个登录页"，AI 为什么永远做不对？

01一个反共识：验收标准写在代码之前

传统流程是"写代码 → 测试 → 验收"，AI 时代要反过来："写验收 → 拆任务 → 让 AI 写 → 自动验"。

为什么反过来？因为 AI 写代码很快，但"判断做对没"很难。如果验收标准模糊，AI 写完你只能人肉看，看不过来就放过去——bug 就这么漏的。把验收前置，AI 写完直接跑验收脚本，过就过、不过就回炉，人只管写验收，不盯实现。

GitHub Spec Kit、AWS Kiro 都是这个路子：先 spec，再代码。2025 年起这已成 AI 编程工程化的主流实践。

02需求拆解闯关：哪些验收真的可测

下面给一个真实需求，4 条候选验收标准。你来判断哪些是"可自动验收"的（能写成测试脚本自动判过/不过），勾完看答案。

03spec 的三要素：输入、行为、边界

一条可验收的 spec，要写清三件事：

• 输入：用什么数据/状态触发。例：POST /login，body 含 username、password。
• 行为：期望发生什么。例：凭证正确返回 200 + token；错误返回 401。
• 边界：异常/极端情况。例：密码错 5 次锁账户 15 分钟；空字段返回 400。

三要素齐了，这条 spec 就能直接写成测试用例：构造输入 → 调接口 → 断言行为 → 覆盖边界。AI 写完，测试一跑就知道对不对，不用人看。写不出测试的 spec，就是没写清楚的 spec。

04带走这套清单