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校验AI输出,确保格式正确、安全可靠

设计稳定、自文档化的API，从一开始就考虑兼容性

自动从提交到生产部署，无需手动步骤

理解不熟悉的代码，包括功能、设计意图和安全用法

审查代码的正确性、安全性和可维护性

按需加载上下文，节省 token 并提升专注度

用假设驱动法系统排查代码缺陷

记录架构决策和运维知识，让团队经验可追溯

设计优雅的错误处理路径，让系统稳定运行

构建高性能、可访问的 UI 组件与页面

规范代码提交与分支管理流程

把指令转成可验证的目标并自动循环执行直到完成

检测并拦截AI生成内容中的幻觉

把模糊想法变成可测试的验收规格

按可验证增量构建软件，每次只实现可测试的部分

验证系统组件间的真实协作

把会议笔记转为带责任人和截止时间的任务

编排多智能体协作完成复杂任务

为AI系统和传统服务添加结构化日志、分布式追踪和告警。

测量性能瓶颈并验证优化效果

安全上线生产环境，零停机自动回滚

防御 AI 应用的提示注入攻击

检索相关上下文，防止对话膨胀，保持跨会话记忆

安全重构代码，测试保障行为不变

将复杂主题提炼为分层可操作的摘要

在代码上线前自动应用安全加固原则

强制最小可行代码，防止过度工程

只修改必须改的代码，防止无关变更

将功能拆解为可独立验证的原子任务

先写测试再写代码，驱动出有意义的覆盖率

写代码前先理清思路，避免盲目编码