AI 可以参与解释代码和整理草稿。把需求说明、代码审查和测试串起来，才能判断结果是否可用。 提交编程任务前，描述运行环境、输入示例、预期输出和异常情况。涉及现有项目时，补充必要的接口约定，避免让生成的代码与项目实际结构脱节。 检查错误处理、权限判断和边界条件，特别留意新增依赖和外部调用。对于看不懂的代码，可以先请求解释，再回到文档核对，不能以解释流畅作为正确性的证明。 运行适合任务的检查和测试，覆盖正常输入以及容易出错的情况。保留可回退的改动记录，在理解实现和验证结果之后，再把代码用于正式流程。

在开始生成代码之前，可以先让 AI 将需求拆成用户动作、输入输出和验收条件。先检查问题是否被准确理解，再决定如何实现，通常比直接要求生成整个功能更容易检查。 用具体场景描述谁在什么情况下操作，以及希望得到什么结果。对页面、接口或文件的要求分别说明，避免把多个没有关系的目标混在同一段任务描述中。 为功能补充空输入、重复操作、加载失败等情况，并说明预期反馈。让 AI 把不确定的要求列成问题，先确定必要条件，再进入实现步骤，减少后续来回修改。 将每项要求对应到可以观察的结果，例如按钮状态、提示文字或数据变化。实现之后逐项核对，保存发现的问题及修复方式，不把生成的代码本身当作验收完成的依据。