AI 帮你修完 bug，说测试全过了。 这句话其实什么都没证明。 因为那个测试，可能不修也能过。 在 HN 上看到一个哥们开源的 Claude Code 技… · @tvytlx · TwKit

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AI 帮你修完 bug，说测试全过了。 这句话其实什么都没证明。 因为那个测试，可能不修也能过。 在 HN 上看到一个哥们开源的 Claude Code 技能包，GitHub 上才 1 颗星，但里面有一步我觉得特别对： 修完之后，开一个临时工作区，退回到修复之前的代码，只把新写的测试拷过去跑。 必须挂，exit 1。 再回到修复后的代码，exit 0。 两个退出码放在一起，才能说明这个修复真的修好了东西。 人自己写代码都经常跳过这步。 AI 更容易出问题，它特别会顺着自己的修复写一个测试，绿得很漂亮，其实测了个寂寞。 整个仓库就一个思路：模型说的话不算数，退出码才算。 跑完 lint、类型检查和测试，汇报格式是 lint=0 typecheck=0 test=0，不准说“全绿”。 还有几个设计也挺实在： - 每一步派给能干这活的最便宜的模型。Haiku 找文件，Sonnet 写代码，Opus 审 diff - 同一个任务失败两次，就升一级模型，把失败报告一起带上 - 会话结束写交接笔记，下次开会话自动读到，先查仓库有没有变动再接着干 README 里还有一句老实话我挺喜欢：前两步的 prompt 只是示意，没拿真实会话跑过，真跑过的是脚本、hook、测试和安装流程。 我觉得 AI 写代码以后，人的活儿会越来越像审计。 简历上可以先加一条了：精通看 exit code。 https://news.ycombinator.com/item?id=50158230

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