Vibe Coding 注入防线：分别验证 SQL、XSS 与命令解释器边界
“已做输入校验”无法同时防住三种不同解释器。本文分别固定 SQL 参数/标识符、HTML 输出上下文与进程参数边界，再用结构化 canary 和安全变异证明输入始终只是数据。
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Vibe Coding 越权负向测试：用主体、租户与资源矩阵证明默认拒绝
一个 owner 成功读取自己的项目，不能证明其他人读不到。本文构造主体、动作、资源、租户与状态矩阵，并同时断言响应、数据、副作用、缓存和日志没有发生越权。
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Vibe Coding 最小复现：把模糊故障压缩成可重复实验
把整个仓库和一段“偶尔报错”交给 AI，只会换来假设洪水。本文用故障指纹、环境冻结和逐步删减构造最小复现，并规定何时不能继续简化。
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Vibe Coding 用 Git Bisect 隔离回归：让历史提交替你缩小范围
当“上周还正常”是唯一线索时，逐个读提交既慢又受先入为主影响。本文把稳定复现包装成退出码测试，用 Git Bisect 定位首个坏提交，并处理跳过、flaky 与构建漂移。
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Vibe Coding 修复验收与根因闭环：从“现象消失”到问题真正关闭
补丁后原错误没再出现，不足以证明根因已解决。本文用原复现反事实、分层回归、机制说明和预防动作完成修复验收，区分代码完成、发布完成与观察完成。
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Vibe Coding 调试观测设计：用日志与 Trace 验证假设
临时到处打印变量会制造噪声、泄漏数据，还可能改变故障时序。本文从待证伪问题出发设计结构化事件、关联标识和 Trace，并验证观测链本身可信。
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Vibe Coding 调试假设日志：让每次排查都能证伪
AI 会高速产生解释，也会在失败后悄悄换说法。本文用观察、假设、预测、单一探针和结论五栏日志管理调试，让负面结果同样积累信息。
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Vibe Coding 测试预言审查：断言为什么能证明结果正确
测试执行了路径，不等于它能识别错误。本文从需求依据、预言独立性、可观察结果和故障校准四方面审查 AI 生成断言，避免实现与测试一起自证。
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Vibe Coding 集成测试边界：在真实协作与可控替身之间划线
全部 mock 会只测到自导自演，全部连接真实依赖又慢且不稳定。本文按进程、协议、数据所有权和副作用划分集成边界，并用契约与少量真实探针补齐替身盲区。
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Vibe Coding 测试矩阵：把 Happy Path、边界与状态转换放进一张表
AI 按代码分支补测试，容易得到很多案例却漏掉关键状态组合。本文用场景轴、边界轴和状态转换轴构建可裁剪矩阵，让每个用例都有风险来源与明确预言。
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Vibe Coding 特征测试：重构前先锁定遗留行为
遗留代码没有规格时，AI 很容易把“不好看”误判为“应当修正”。本文用基线样本、可观察边界和差异审批建立特征测试，让重构先证明行为未被偷偷改写。
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Vibe Coding 的 AI 生成测试审查：把测试代码当生产代码验收
AI 能快速补齐测试文件，也能复制实现、制造脆弱 mock 和用宽断言换绿色。本文给出从需求映射、失败证明到变异校准的审查顺序，确保新增测试真的会拦住错误。
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