Vibe Coding 配置与环境矩阵:找清变量从哪里来、在哪一刻生效
在本地能读到环境变量,不代表构建、测试和生产使用同一来源。本文建立配置矩阵,逐项标出定义、注入、读取、默认值、优先级、敏感性与生效阶段,防止 AI 用硬编码修复环境差异。
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在本地能读到环境变量,不代表构建、测试和生产使用同一来源。本文建立配置矩阵,逐项标出定义、注入、读取、默认值、优先级、敏感性与生效阶段,防止 AI 用硬编码修复环境差异。
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。
“做一个更聪明的待办应用”会让 AI 很快产出,却无法判断是否解决了真实问题。本文用场景、现状、损失、证据与反证条件,把灵感压缩成可验证的问题陈述。
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。
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。
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。
只给 AI 一张成功态截图,它会自行猜测等待、空数据、失败和无权限行为。本文用状态矩阵、优先级与转换规则,让每个关键界面都有明确文案、动作和可测试出口。
直接让 AI 同时写前后端会把字段、错误和鉴权分散在两套代码里。本文用 OpenAPI 契约、示例、兼容性差分与提供者验证建立唯一接口事实源。
截图相同不能证明键盘可用,自动无障碍扫描通过也看不出错位。本文组合确定性视觉回归、语义断言、键盘与缩放人工检查,建立前端发布证据。
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。
开发中一句“顺便改一下”会让旧测试继续变绿,却不再证明新的承诺。本文用规格版本、变更分类、冻结窗口、影响图和差量重验,确保范围变化经过明确接受。
DOM 代码看起来正确、页面返回 200,都不能证明用户能完成任务。本文把 Playwright 的定位、自动等待、网络与控制台观察、截图和 Trace 组成浏览器反馈环,每轮围绕一个可见差异修正实现。