【万字】实战报告：AI Coding 已经能做交付了，但前提苛刻
一句话概括
通过「从 0 到 1 新项目、已有项目迭代、文档不全的老项目」三场景验证，得出 AI Coding 已可承接真实交付，但前提是把目标、字段、校验规则、feature flag、测试与验收命令显式写成可执行规格。
实践内容
三场景验证
- 从 0 到 1 新项目 —— 最适合 AI Coding
- 已有项目迭代 —— 需要更多上下文
- 文档不全的老项目 —— 最具挑战
前提条件
必须把以下内容显式写成可执行规格：
- 目标
- 字段
- 校验规则
- feature flag
- 测试
pnpm lint/test/build验收命令
核心结论
输入质量而非模型本身决定结果稳定性。
摘录
作者通过「从 0 到 1 新项目、已有项目迭代、文档不全的老项目」三场景验证，得出 AI Coding 已可承接真实交付，但前提是把目标、字段、校验规则、feature flag、测试与
pnpm lint/test/build验收命令显式写成可执行规格。
输入质量而非模型本身决定结果稳定性。
涉及实体
- Claude-Code —— AI Coding 的交付实践
- Spec-Driven-Development —— 可执行规格是 SDD 的核心
涉及主题
我的评注
“输入质量而非模型本身决定结果稳定性”——这是 AI Coding 最重要的洞察。模型能力已经足够，关键是输入的质量。