Vibe Coding 的 Definition of Done：完成证据与交付边界
Agent 说“已完成”可能只表示代码已生成或某条命令变绿。本文区分验收条件、团队完成定义、发布门和非目标，并用绑定当前变更的证据阻止漏项与顺手扩张。
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Vibe Coding 合并冲突：AI 辅助对账而不丢双方语义
删除冲突标记只解决文本冲突，无法证明两边新增的权限、错误处理和测试仍然成立。本文让 AI 比较 base、ours、theirs 与各自意图，再由人类验收组合语义。
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Vibe Coding Git 开工基线：干净起点与可恢复检查点
“仓库能打开”不等于具备安全起点。本文把分支、HEAD、索引、工作树和生成环境冻结为开工基线，并在高风险编辑前建立可验证、可演练的恢复检查点。
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Vibe Coding 假设与未知问题账本：防止 AI 把猜测写成事实
AI 会自然地补齐缺失需求，流畅答案却可能把产品、技术和合规猜测固化进代码。本文建立可追溯账本，为假设设风险、证据、负责人、到期时间和最便宜验证动作。
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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 秘密与敏感数据：先画数据流，再审查代码路径
把 API Key 放进环境变量只解决了一个存放点。本文区分秘密与业务敏感数据，追踪它们经过构建、运行、日志、测试和 AI 上下文的路径，并用 canary、轮换与删除测试验收。
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Vibe Coding 从用户故事到关系模型：先固定不变量，再让 AI 写表
用户故事只描述价值，不足以直接生成可靠 Schema。本文把参与者、生命周期、不变量、查询与删除语义整理成建模简报，再用迁移和反例测试约束 AI 产出的关系模型。
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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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Vibe Coding 数据模型规格：从业务不变量反推表与状态机
让 AI 直接“设计数据库”容易得到命名整齐却无法阻止非法状态的表。本文从身份、基数、状态转换、并发和删除规则出发，把业务不变量落实到约束与可验证事务。
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Vibe Coding 垂直模块边界：按用户能力切分可替换实现
按 components、services、utils 横向堆文件会让一次功能修改横跨全仓。本文用垂直切片、公开端口、依赖规则和契约测试约束 AI 生成代码的模块边界。
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Vibe Coding 原子提交：一项行为变化一份可验证历史
AI 一次会话常同时改业务、重构、依赖和格式，提交后却很难独立审查或撤销。本文用单一行为声明、完整依赖和提交级验证，把生成结果切成语义原子。
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Vibe Coding 把测试当行为文档：从夹具、断言与失败路径读需求
测试名称像需求说明，但真正行为藏在 setup、fixture、helper 和断言里。本文教 AI 把测试作为可执行证据阅读，同时核对实现、配置和调用方，避免把陈旧测试或实现细节误认成产品契约。
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