AI 编码合并前风险登记：merge 之前要追踪的条目
围绕「AI 编码合并前风险登记：merge 之前要追踪的条目」展开，说明如何用规格约束 AI 编码、保留人工评审点，并用证据判断实现是否达标，可直接用于规格评审、实现前对齐和测试计划补充。
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AI 编码的测试证据门禁：为什么通过用例还不够
AI 写出的代码读起来都像能跑。有时候它甚至能通过自己写的那套测试。我现在的规矩是：不信代码，不信测试，只信"这些测试真的能抓住真实 bug"的证据。下面讲的，就是我在合并前如何把这份证据落成具体文件。
AI 生成客户端下的 API 变更治理
上个季度打到我 API 上的集成，有一半是那种从来没读过我文档的人写出来的。开发者在 Cursor 里敲一句含糊的提示词，Claude 或 Copilot 给什么就接什么，接完就上线。
AI 集成场景下的 API 错误分类体系
怎样设计一份 AI 生成的客户端真正用得上的 API 错误分类：稳定的 error code、机器可读的 category，以及区分可重试失败和永久失败的关键字段。
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