常见错误与避坑
本章目标：知道哪些错误最常见，建立最小操作规范。
典型错误
1. 需求不清就急着编码
现象：阶段 0-4 走马观花，快速点通过，到编码阶段发现方向错了。
代价：大量返工，Token 浪费，时间成本翻倍。
正确做法：前面多花 30 分钟审核，后面省 3 小时返工。
2. 跳过审核，直接信任 AI 输出
现象：每个阶段都直接"通过"，不看文档内容。
代价：架构不合理、任务拆分不当、代码质量低。
正确做法：至少看一遍产出的核心内容，不满意就补充反馈。
3. 任务粒度不合理
现象：一个任务包含整个模块的全部功能，改了几十个文件。
代价：执行容易失败，审核无从下手。
正确做法：一个任务只做一件事，产出可独立验证。
4. 模型配置不当
现象：所有角色都用最贵的模型，或所有角色都用最便宜的。
代价：要么成本失控，要么关键环节质量不够。
正确做法：决策用强模型，执行用经济模型。
5. 不做回归验证就交付
现象：编码完成直接宣布交付。
代价：上线后发现基础功能不通。
正确做法：至少做一次手动走查或自动化测试。
最小操作规范
- 每个阶段的文档至少通读一遍再确认
- 审核意见写具体，不写"不行"
- 编码任务粒度控制在 1-3 个文件
- 交付前做一次完整回归
- 项目完成后花 10 分钟复盘
本章输出
- [x] 识别出自己容易犯的错误
- [x] 建立个人的最小操作规范