19｜编码与测试：AI驱动的TDD与框架能力的协同作战

Tony Bai

你好，我是 Tony Bai。
欢迎来到我们实战篇的第三讲。在上一讲，我们已经成功地将项目的“蓝图”（spec.md），“编译”成了精确的“施工图”（plan.md）和详尽的“施工清单”（tasks.md）。
我们的 AI 伙伴，已经拥有了一份精确到“拧哪个螺丝”级别的行动指南。现在，万事俱备，只欠“开工”。
从今天开始，我们将正式进入整个 AI 原生开发工作流中最激动人心的阶段——自动化实现。我们将亲眼见证，AI Agent 如何严格遵循我们制定的计划，将规范和任务，一步步地转化为高质量、可运行的 Go 代码。
这一讲，我们的核心目标，是完成tasks.md中定义的 URL 解析（Phase 2）和 API 交互（Phase 3）这两个核心模块的开发。我们将不再扮演“产品经理”或“架构师”，而是化身为 “质量监督者”和“现场总指挥”，引导 AI 实践我们在“宪法”中定下的铁律——测试驱动开发（Test-Driven Development, TDD）。
回顾：我们在“编译三部曲”中的位置让我们再次明确我们的“作战地图”，今天，我们正式踏入了第三阶段。
TDD 循环：AI 原生时代的“红 - 绿 - 重构”我们在 tasks.md 中看到的任务列表，其本身就是按照 TDD 逻辑编排的。每一个功能模块的实现，都被拆分成了“先写测试”和“后写实现”两个步骤。

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解释
总结

1. AI原生开发中的TDD循环包括红-绿-重构三个步骤，AI严格遵循这一循环，将需求转化为代码化规范，编写最少的代码，并在测试保护下优化代码结构。 2. AI Agent展现了“编写-编译-修复”闭环能力，不仅仅是一个“打字机”，而是一个拥有工程师能力的实体。 3. AI在完成基础结构定义时展现了自我修正能力，能够自主发现错误、定位原因并进行修复，展现了“反思与修正”能力。 4. AI Agent不仅能够生成完整的项目骨架，还能通过运行和启动Web服务验证项目的可运行性。 5. AI Agent在初次生成代码后，能够自主修复错误并重新验证，展现了自主修正和自我验证的能力. 6. AI处理命名冲突的过程非常精彩，AI能够像人类工程师一样，识别编译器错误并进行上下文感知的修复。 7. AI的自主修正和自我验证能力使其区别于简单代码生成器，展现了其优秀的工程师能力. 8. AI的实现代码遵循了项目宪法中的简单性原则和明确性原则，只实现了必要的功能，没有任何过度设计. 9. AI在实现逻辑过程中，通过自主的“编码-测试-修复”循环，最终使所有测试用例通过. 10. AI在处理逻辑漏洞时，能够分析测试失败的原因并进行逻辑修复，展现了其自主修正和自我验证的能力.

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