AI Coding 中如何正确使用 TDD？

很多人在 AI Coding 中尝试 TDD 后又放弃，并不是 TDD 没有价值，而是把 TDD 用成了“所有代码都先写测试”。

AI Agent 已经具备很强的代码生成能力，如果需求清晰，对普通 CRUD 和胶水代码强制执行 TDD，往往只会降低开发效率，并产生大量“为了测试而测试”的无效用例。

更合理的方式是将 TDD、Seam 和 Tracer Bullet 结合起来：先通过 Seam 找到真正值得测试的模块边界和需求切口，再通过 Tracer Bullet 优先打通一条最薄的端到端路径，尽早获得真实反馈，最后只在这些关键节点使用 TDD，用高质量测试守住核心需求。

不是 Test More，而是 Test the Right Thing。

最终目标不是用更多测试覆盖所有代码，而是用最少的测试成本，换取对关键需求最高的保障。