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# 给我需求，用AI开发，怎么保证完成质量高完成任务

回复 群友 716： 先说结论：AI 写代码的质量上限，取决于你把任务切得多具体，以及你留了几道自动校验关卡；这跟模型是否足够聪明关系不大。 具体做法分四步。 一、需求先变成可验收的东西。给 AI 的需求不能写成「做一个用户管理模块」；要写成「接口 POST /users 接收 name、email，校验 email 格式，成功后返回 201 和 id，重名返回 409；再加三个单测覆盖这几种情况」。判断标准是：如果你没办法写出一条命令来验证它做对没有，这条需求就还不算准备好给 AI。这一步花掉的时间往往比写代码多，但省下的是返工。 二、给它约束，而不是只给愿望。把项目现状一起递过去：技术栈、目录结构、已有的相似代码（让它照着写）、不允许引入的新依赖、命名规范。AI 最大的出错点在于它不知道你的上下文，于是自己发明一套。有相似模块时，直接说「照 modules/order 那套结构写」比写十行说明有效。 三、设好自动检查环节，让它自己发现错误。这是质量的核心机制，而不是靠你逐行 review。到位的最小组合：类型检查、lint（含格式）、单测。跑不通就不允许它说「完成了」。再往上加 Hook：每次改动文件后自动跑 lint 和单测，失败就退回让它修，修不好就停下问你。这一步把「AI 说做完了」变成「检查通过才算做完」，是效率差别最大的地方。 四、分小步，一次只让它做一件能验证的事。一步一个可运行的检查点，做完就跑一遍、看一眼 diff 再进下一步。大任务一次性丢给它是质量问题的主要来源：它会在中途走偏，而你看不出是在哪一步偏的。看 diff 时重点看三处：有没有偷偷改你没让它动的文件、有没有吞掉的错误处理（try/catch 空着）、有没有假装通过的测试（断言写成了永真）。 再补两个容易被忽略的点。 测试不该让 AI 全自动生成。让它写测试，它容易写出「顺着自己实现走」的测试，等于没测。可行的做法是：你先写关键用例的断言（哪怕只有三条），让它补实现；或者让它先写测试、你过一遍断言再放行。 以及兜底口径。明确告诉它「不确定的地方停下来问我，不要猜」。默认行为是它会编，尤其是API 签名、配置项、包的版本，这些必须查真实文档或让它读源码，不能信它的记忆。 你现在具体要开发什么？是实习那个子系统的功能，还是自己的项目？说清楚我可以给你一套贴合的任务切分和检查单。