用验证闭环改进 AI Coding

这是演示内容，可替换为真实的实践记录与团队数据。

AI Coding 的价值不在于一次生成多少代码，而在于能否稳定地确认它真的解决了问题。这里的案例是可替换的演示内容。

从生成代码到验证闭环

先把需求改写成用户可观察到的结果，再让生成、审查与验证围绕同一个结果工作。

先定义可观察结果

例如，用户提交表单后应看到成功状态，刷新页面后数据仍然存在。MDX 也可以直接保留组件表达式：这是一个内联演示标记。

const checks = ["typecheck", "focused test", "manual acceptance"];

## 这不是目录标题

建立可重复的检查顺序

按从快到慢的顺序检查，能让错误更早暴露：

1. 阅读改动范围与输入输出。
2. 运行类型检查。
3. 执行聚焦测试或手动验收。

更多背景可参考 Next.js 文档。

把失败变成下一轮输入

每次失败都记录明确的现象、复现步骤和期望结果，让下一次协作不必依赖记忆。