Thinking · 流程 · 边玩边读
可问责的开发流程
不用读一长篇——扳一扳、拖一拖、点一点，亲手验证：我们怎么用 AI 把交付做快， 又用两道机制 + 一套自我纠错，让每一份交付都有人能为它负责。
↓ 往下滚，每一段都能玩
用 AI 做开发，最常见的翻车不是「AI 不够强」，而是把 一整包模糊需求丢给 AI、然后对产出失去掌控——代码能跑，却没人说得清它怎么实现的。 拿一个具体功能开刀：「下单结算」。拖动颗粒度，看它怎么从一个谁都说不清的黑箱， 变成一组能被单独验证的模块：
第二道机制不是去「挑 AI 的错」——AI 写的东西，没问题才是常态。 它要确保的是：交付前，有一名工程师真正掌握了这块代码的内容。怎么算掌握？当场讲清三件事。 讲不清，不是扣分——而是正好找到一处该补的知情盲区，补上再放行。自己扳扳看：
这道门槛不是一刀切。我们按后果分级来调：可秒回退的小改动，门槛轻、靠快速回滚兜底； 触及数据、计费、权限、迁移这种不可逆的部分，要求更高的知情和交叉核对。 速度和稳妥，是同一个旋钮的两端。拖动后果，看门槛怎么自动配：
我们把「自我纠错」当成一项明确的工作，不是出了事才反应。每当一项交付出现 非预期的返工或缺陷，我们不止于修好它，而是追问机制层面的原因， 并把结论固化成一条流程规则，让同类问题不再发生。点开看几则复盘：
你的顾虑 → 我们的机制
- 「你们是不是拿 AI 瞎糊？」没有验收标准的任务，不进场
- 「发出来的东西有人真懂吗？」不能为代码答话，就不放行
- 「出了 bug 有人能扛吗？」每份交付都有具名负责人
- 「小团队会不会一直踩坑？」把失败复盘成规则，持续校准
我们用 AI 把交付做快；用这套机制，把交付做得可问责。把你的需求讲给我们 →
两者缺一，我们都不接你的活。