AI 编码前的规格包：先给边界，再让它写代码
围绕「AI 编码前的规格包：先给边界，再让它写代码」展开，说明可测试输入、预期结果、边界条件和评审标准，帮助 QA 与开发提前对齐，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 PR 评审：用验收标准衡量通过与否
围绕「AI 编码 PR 评审：用验收标准衡量通过与否」展开，说明可测试输入、预期结果、边界条件和评审标准，帮助 QA 与开发提前对齐，可直接用于规格评审、实现前对齐和测试计划补充。
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 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。
Spec Skills 案例：从工单到规格的完整链路
围绕「Spec Skills 案例：从工单到规格的完整链路」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。
用规格设计幂等工作流
幂等性就是那种在规格里看起来只值一行字、一旦写错就能吞掉你一整周调试时间的特性。下面是我写"幂等性"章节的方式——让重试、崩溃、用户连点两下在生产环境里全都表现出同一种行为。
如何在技术规格中定义非目标
项目能否按时交付，最大的预测指标不是目标清单——而是非目标清单。写了明确非目标的团队，大致能按计划完成。没写的团队，往往在三周后还在争论某件事到底算不算在范围内。我见过的每一个延期的项目，非目标章节要么缺失，要么就只有孤零零一行字。
高风险发布的上线与回滚设计
一个团队的工程成熟度，最能看出来的时刻不是 code review，而是他们怎么描述凌晨三点出事之后的应对流程。大多数上线计划死在"我们会密切监控"这句话上——这话从来没救过谁。
Webhook 消费者规格：签名、重试与顺序
我评审过的绝大多数 webhook 消费端规格，覆盖的内容只有一个端点、几乎别无其他：URL、JSON 结构，再加一句含糊其辞的“校验签名”。那不是规格。
编写 QA 可以实际测试的边界条件
"合理处理边界情况。"我几乎每周都能在 spec 里看到这句话。它什么都没说。QA 没法测试"合理"——他们需要具体的输入、具体的触发条件、具体的预期结果。下面是我写边界情况的方式，让 QA 不用追问一句就能把它们变成测试用例。
软件规格中的 10 个常见错误
我评审过的每一个失败项目都有 spec。问题是 spec 里没写真正重要的那些事。下面这十个错误在我评审过的 spec 里反复出现——我自己写的也不例外。它们都不难修，但在截止日期的压力下，每一个都容易被漏掉。
如何编写可测试的软件规格
"可测试"的规格并不是用某种特殊语言写成的规格。它是一份每一条声明都能由未参与撰写的人来核验的规格。这个门槛听起来不高，其实不然。我审阅过的大多数规格在第一轮就过不了这关——包括我自己写的。
编码前的规格评审清单
大多数规格评审只是走过场。三个人扫一眼文档，有人写一句"LGTM"，然后所有人带着同样的模糊地带继续往前走。真正的规格评审，会抓住那些一周之后会让你付出代价的东西。下面这份清单，是我在放任何规格通过评审之前都会过一遍的。