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- 新增全套考试卷、评估卷、参考答案与考试培训包模板 - 修正slidev培训课件：调整模块标题、链路图缩放，替换工单示例为通用业务对象 - 修正课堂红线表述为证据红线，将小组作业调整为个人作业要求 - 新增权限、状态流转、审计日志、看板指标四类可复用业务规则块 - 整理AI工程技能交付包，迁移旧资产至客户专属交付包并统一术语 - 新增考试输出模板与TRAE使用记录文档
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# 模块 9：AI 编程的工程底线
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AI 让研发更快，但不改变软件工程的基本要求。
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范围、规则、验证、协作和可维护性，决定一段 AI 生成代码能否真正进入项目。
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<div class="p-3 rounded-xl bg-blue-500/10 border border-blue-500/30">理解范围</div>
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<div class="p-3 rounded-xl bg-emerald-500/10 border border-emerald-500/30">保护规则</div>
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<div class="p-3 rounded-xl bg-amber-500/10 border border-amber-500/30">验证行为</div>
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<div class="p-3 rounded-xl bg-purple-500/10 border border-purple-500/30">说明结论</div>
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<div class="p-3 rounded-xl bg-red-500/10 border border-red-500/30">保持可维护</div>
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逐字稿：第六天的收束不是新增一套流程，而是归纳 AI 编程进入工程协作后必须保留的五项判断能力：理解范围、保护规则、验证行为、说明结论和保持可维护性。PR、Git、CI、证据链和资产验证，都是让这五项能力真正落到交付中的手段。
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第六天的收束不是增加新的流程要求，而是归纳 AI 编程进入工程协作时必须保留的五项判断能力。
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前面模块中的 PR、Git、CI、证据链、资产变更验证与可维护性审查，都服务于这五个目的：理解范围、保护规则、验证行为、说明结论和保持可维护性。
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# AI 参与研发时，什么没有改变？
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| AI 可以改变 | 工程原则不变 |
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| 更快搜索代码和生成候选方案 | 先理解现有系统，再决定改动范围 |
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| 更快补齐实现和测试草稿 | 业务规则仍要在正确边界保护 |
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| 更快解释日志和定位假设 | 验证证据必须与结论强度匹配 |
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| 更快生成说明和文档初稿 | 人工仍对合入与发布结论负责 |
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工具能力会持续演进，工程判断的价值反而更高。
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逐字稿：AI 会持续改变搜索、生成和归纳信息的速度，但不会改变工程原则。仍然要先理解现有系统，再决定改动范围；仍然要把业务规则放在正确边界；仍然要让验证证据和结论强度匹配。模型越强，人的工作越集中在定义问题、判断约束和承担技术结论。
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这张表帮助学员建立正确预期：AI 改变的是信息处理和代码生成速度，不改变软件工程中范围、规则、验证和责任这些基础要求。
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当模型能力继续提升，人的工作会更多集中在定义问题、判断约束、验证结果和承担技术结论上。
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# 高质量 AI 编程的共同语言
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<div class="font-bold">事实优先</div>
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<div class="mt-2 text-xs op-70">区分已读到、已验证和仍待确认的信息。</div>
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<div class="p-4 rounded-xl bg-emerald-500/10 border border-emerald-500/30">
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<div class="font-bold">最小改动</div>
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<div class="mt-2 text-xs op-70">以明确目标约束改动范围，避免无关重写。</div>
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<div class="p-4 rounded-xl bg-amber-500/10 border border-amber-500/30">
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<div class="font-bold">验证闭环</div>
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<div class="mt-2 text-xs op-70">让测试、日志和人工检查分别支持相应结论。</div>
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</div>
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<div class="p-4 rounded-xl bg-purple-500/10 border border-purple-500/30">
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<div class="font-bold">可追溯说明</div>
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<div class="mt-2 text-xs op-70">让后续维护者理解目标、范围、证据和边界。</div>
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逐字稿：高质量 AI 编程需要一套稳定的共同语言。事实优先，区分已确认和待确认；最小改动，让实现不超出明确目标；验证闭环，让测试、日志和人工检查各自支撑结论；可追溯说明，让后续维护者看得懂目标、范围、证据和边界。这四点不依赖某个工具，也能用于讨论任何一段 AI 参与的改动。
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这四点可以作为 AI 编程质量沟通的共同语言。它们不依赖某个具体工具，也不依赖特定项目的流程。
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面对一段 AI 生成代码时，可以用这四点讨论：事实是否充分、范围是否收敛、验证是否匹配、结论是否可追溯。
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