AI写代码,最怕它假装完成

一开始我关注的是它能不能改页面、补接口、修报错、跑测试。后来我发现，AI agent 的执行能力通常不是最大问题。

真正麻烦的是：工作区还有没处理的改动，项目记录没有同步，测试只跑了一部分，真实页面路径没有验证，文档里的版本号还是旧的，甚至某些中文文件在跨环境传输里出现了乱码风险。

这些问题单独看都不大，但它们会不断回到人类这里。你本来只是想让 AI 帮你开发，最后却变成了帮 AI 收拾残局。

任务做完，不等于项目结束

AI agent 很擅长执行局部任务。你让它改一个按钮、补一个接口、写一个页面、修一个报错，它通常能很快进入状态。

但项目不是由一个个局部动作组成的。项目还有状态、记录、验证、交接和后续维护。

如果这些问题没有答案，AI 的“完成了”就只是一个语气词。

这不是流程洁癖，而是防止项目被半成品、旧记录和漏验证拖住。

我把“完成”拆成 6 个检查项

1. 代码状态：现在到底改了什么

先看当前分支、当前版本、未保存改动、未追踪文件，以及是否需要提交。不要只说“代码改完了”，要说清楚代码现在处在什么状态。

2. 项目记录：重要事实有没有留下来

聊天记录不是长期记忆。如果任务改变了项目状态、风险、决策或下一步，但这些信息只留在对话框里，后面就很容易接不上。

3. 当前账本：记录和真实代码是否一致

README、任务记录、版本说明或项目账本，最容易出现的问题不是没有，而是过期。历史记录可以保留，但当前状态字段不能过期。

4. 验证证据：不是命令跑完就算

自动测试很重要，但它不能覆盖所有真实使用路径。尤其是页面、按钮、表单、登录、同步、导入导出、权限、导航这些东西，只看测试通过是不够的。

5. 文字健康：看到乱码先停

AI 开发经常会跨终端、脚本、配置文件、Markdown、JSON、YAML。只要中间有中文，就可能遇到显示层乱码，严重时甚至会把文件本体写坏。

6. 下一步：谁继续，继续什么

任务结束时，AI 还要回答一个问题：下一步该找谁？是继续让当前 agent 做，是人类确认，还是只需要写入项目记录，明天再继续？

这不是流程洁癖，是降低维护成本

很多人用 AI agent 的时候，会把重点放在“能不能更快生成代码”。这当然重要。

但当你真的把 AI 放进连续项目里，另一个问题会变得越来越明显：AI 生成结果很快，但它留下的维护成本也可能很高。

如果每次任务结束后，人类都要检查工作区、补项目记录、确认测试、查乱码、判断下一步，那 AI 只是把执行压力换成了管理压力。

可以直接复制的收工单

你可以把下面这段贴进项目提示词、AGENTS 文件、Claude Code 规则或任何 agent 的启动说明里。

我对“完成”的判断变了

以前我看到 AI 说 done，会下意识觉得任务结束了。现在我不会了。

我会看它有没有把代码状态、项目记录、验证证据、文本健康和下一步交代清楚。

如果这些都没有，只能说明它做了一部分事情。还不能说项目结束。