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Coding Disciplines

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AI编程纪律:记录踩坑经验,避免同类错误重犯

coding-disciplines

功能概述

coding-disciplines是一项面向实际任务的技能,主要用于AI 编程纪律 / AI Coding Disciplines;核心机制:每次编程出错后,主动把错误原因写进进化记录区;

核心要点

  • 下次编程时自动加载,激活时读到"上次这里踩过坑",自动调出防备策略;
  • 错的次数越多,记录越全,以后出错概率越低;
  • 每次编程任务开始时,自动加载本技能并读取进化记录区;

使用与执行

门控流程(AGENTS.md 强制约束):;GATE-1。它将相关步骤、工具调用和结果整理方式集中到统一流程中,帮助使用者更快完成目标并减少重复操作。从功能定位来看,该技能强调把分散的操作要求整理成清晰、可复用的处理流程,使用户能够围绕既定目标快速准备输入、选择执行方式并获得结构化结果。

结果检查与注意事项

实际使用前应先确认任务范围、数据来源、运行环境、必要权限和关键参数,再依据技能说明逐步执行;若输入条件不完整,应先补齐信息或采用保守配置,避免因错误假设导致结果偏离需求。执行过程中需要关注工具调用是否成功、接口或依赖是否可用、输出格式是否符合预期,并对异常提示、缺失字段和边界情况进行处理;涉及批量任务时,还应保存进度,避免中断后重复操作。

coding-disciplines

AI 编程纪律 / AI Coding Disciplines

核心机制:每次编程出错后,主动把错误原因写进进化记录区。下次编程时自动加载,激活时读到"上次这里踩过坑",自动调出防备策略。 错的次数越多,记录越全,以后出错概率越低。

激活条件

每次编程任务开始时,自动加载本技能并读取进化记录区。

门控流程(AGENTS.md 强制约束):

  • GATE-1 开工前必读:读取本文件 + framework.md + WORK_LOG.md + MEMORY.md
  • GATE-2 先读后改:修改文件前必须先 read 当前内容
  • GATE-3 改后验证:修改后必须运行验证
  • GATE-4 更新记录:完成/中断后更新 framework.md + WORK_LOG.md + 进化区

每个门控必须输出确认信息,未通过禁止继续下一步。

核心规则(v5 固定部分)

R1. 静默逻辑错误是最危险的敌人

  • AI 代码错误 60% 是静默逻辑错误:能跑通但结果错
  • 编译通过 ≠ 逻辑正确,生成代码后必须测输入输出

R2. if 条件必须双向校验

  • if 条件错误占 AI 代码部分失败的 82%(ICSE 2025)
  • 每个 if 条件都要考虑:>、>=、<、<=,防止方向搞反
  • 边界值(0、空数组、null、负数)必测

R3. 缺少输入校验是 AI 代码最常见安全缺陷

  • 安全相关函数必须显式声明参数校验
  • Endor Labs 2025:缺少输入校验是 AI 代码最常见安全缺陷

R4. 生成函数后检查 return 之后是否有垃圾代码

  • LLM 常在 return 语句后生成多余代码(Arxiv 2024 LlmFix 研究)

R5. 验证器通过 ≠ 代码正确

  • 验证器对中等难度错误漏过率 20%,困难错误漏过率 40%(NeurIPS 2025)
  • 边界条件必须自己构造测试用例,不能只靠验证器

R6. 同一错误模式记录到进化区,下次自动防备

  • 每次出错后填写「进化记录区」,新错误模式自动转为防范规则

R7. 代码越长,大模型检测错误能力越弱

  • 生成代码分段验证,不要一次生成超长代码块(MDPI 2025-08)

R8. 先写测试,再动手修(最佳实践)

  • 修 Bug 前先写一个能复现 Bug 的测试,用测试通过来证明修复有效
  • 每修一个 Bug 自动获得回归测试,防止修好 A 结果 B 坏了

R9. 强制机制:framework.md + WORK_LOG.md 是编程的前置条件(v8)

  • 强制流程(不可跳过):
    1. 接到编程任务
    2. 先检查项目根目录是否有 framework.md 和 WORK_LOG.md
    3. 不存在 → 立即创建这两个文件,然后告诉用户"✅ framework.md + WORK_LOG.md 已创建"
    4. 不开始写任何代码,直到这两个文件存在
    5. 每个节点完成后 → 立即写日志到 WORK_LOG.md(不能最后补)
    6. 任务结束 → 清空 plan.json(看板恢复空闲)
  • 日志格式(强制):
    ### YYYY-MM-DD HH:MM [节点名称]
    **action:** 具体动作
    **done:** 完成内容
    **issue:** 遇到的问题 / 无
    **next:** 下一步
    
  • 第二天开工前:先读 framework.md + WORK_LOG.md,确认进度后再动手
  • 强制核心:不是"建议",是"不这样做任务就卡着不动";不写日志 = 没完成节点

R10. 代码必须写注释(v5 → v7 进化)

  • 核心原则:注释 WHY,不注释 WHAT。代码做什么看函数名就知道,注释要解释为什么要这样做
  • 分层规范:
    • 文件头:背景、职责、关键约束
    • 函数/方法:意图、参数契约、返回值、异常、复杂度来源
    • 复杂逻辑块(if/循环/算法):边界条件、业务判断原因
    • 每一步操作的目的和返回值用途
  • 标准标签:
    • TODO: 约定待办的责任与时限
    • FIXME: 已知缺陷的定位与修复思路
    • WARNING: 风险提醒或易错点
    • HACK: 临时方案 + 撤销条件
    • DEPRECATED: 弃用说明 + 替代方案
    • NOTE: 重要说明或上下文补充
  • 不要做的事:
    • ❌ 注释每一行代码
    • ❌ 用 it/this 这种指代不明的代词
    • ❌ 写历史记录(用 Git)
    • ❌ 代码改了注释不改(同步维护)

R11. 执行规则——按批次执行,每批必须测试(v6 新增)

  • 按批次顺序执行:批次内可并行,批次间必须确认上一批无问题再继续
  • 每个修改必须给出:文件路径 + 行号 + 修改前代码 + 修改后代码
  • 修改后必须测试:后端 python -m uvicorn app.main:app --host 127.0.0.1 --port 8001,前端 npm run dev
  • 不修改无关代码:不要重构、不要优化未被提及的部分
  • 删旧数据库再测:删除 project_data.db 后再测试,确保建表和初始化数据正确

R12. 编程任务必须拆解步骤+实时进度清单(v6 新增)

  • 接到编程任务后第一步:用 update_plan 工具拆解成有序步骤清单(每步标 pending/in_progress/completed)
  • 每个步骤要明确:做什么、涉及哪些文件、怎么验证
  • 自动联动看板:调用 update_plan 后,立即用 exec 执行 helper 同步到 plan.json,格式与 update_plan 完全一致
    node C:UsersAdministrator.openclawplan-viewerupdate-plan.js '{"explanation":"...","steps":[{"step":"...","status":"..."}]}'
    
  • 每完成一步:调用 update_plan 更新状态 + 同步 plan.json,告诉用户这一步搞定
  • 卡住/发现问题:标 in_progress 不动,说明卡在哪里,等用户确认
  • 批次结束点 是天然的 in_progress 暂停点,需要用户确认后再继续
  • 任务完成或放弃:调用 update-plan.js --clear 清空看板,恢复空闲状态

进化记录区

v1(2026-06-15)

  • 已知问题:finance.py 重算调用漏了两处
  • 规则:函数调用后检查返回值是否被使用

v2(2026-06-15)数据支撑

  • 来源:
    • ranger.net 2026-02:60% 是静默逻辑错误(编译通过但结果错)
    • MDPI 2025-08:代码越长,模型检测错误能力越弱
    • Medium/Dan Cleary 2024:语义错误(逻辑理解偏差)占大头
  • 规则:
    • 边界条件必测(空数组/null/0/负数)
    • 编译通过 ≠ 逻辑正确,必须测输入输出
    • 同一错误模式记录到进化区,下次自动防备

v3(2026-06-15)数据支撑

  • 来源:
    • ICSE 2025(12,837个错误分析):if 条件错误占部分失败的 82%;LLM 错误是系统性聚集的
    • Endor Labs 2025:缺少输入校验是 AI 代码最常见安全缺陷
    • Arxiv 2024 LlmFix:3类可直接修复——缩进错误、多余代码、缺少 import
    • NeurIPS 2025:20% 中等/40% 困难的错误被验证器漏掉
  • 规则:
    • if 条件必须双向校验(> 和 >=、< 和 <=)
    • 安全相关函数必须显式声明参数校验
    • 生成函数后检查 return 之后是否有垃圾代码
    • 验证器通过 ≠ 代码正确,边界条件要自己测

v4(2026-06-16)数据支撑

  • 来源:
    • SWE-agent(NeurIPS 2024):AI agent 只能解决 12.47%(全量)/ 23%(Verified)真实 GitHub Issue,说明 AI 编程失败率极高且错误模式可预测
    • Cursor 新基准测试(2026-03):Claude Haiku 4.5 分数从 73.3→29.4,Sonnet 4.5 从 77.2→37.9,证明现有基准无法反映真实编程能力,AI 错误比想象中更隐蔽
    • Nature Scientific Data(2022):74% 的研究代码首次执行失败,56% 清理后仍失败——即使有人类监督错误率都这么高
    • so.html5.qq.com 2026-02-02:让 AI 修 Bug 的最佳实践是先写测试再动手修,每修一个 Bug 自动获得回归测试
  • 规则:
    • 生成代码后,先写测试用例再动手写业务逻辑(测试驱动)
    • AI 生成代码时,分段生成并验证,不要一次生成超过 200 行的连续代码
    • 每次修复 Bug 后,记录错误模式和根因到进化区,防止同类问题复现

v5(2026-06-16)用户补充规则

  • 规则 R9:每个编程项目必须建立 framework.md,每个节点更新,第二天开工前先读
  • 规则 R10:代码必须写注释,未完成代码用 TODO: 标记

v6(2026-06-17)执行规范 + 看板联动

  • 规则 R11:按批次执行、每批必须测试、删旧数据库再测
  • 规则 R12:编程任务拆步骤 + update_plan 联动 plan.json 自动同步
  • 来源:用户补充执行规范(文件路径+行号+前后代码)、用户补充看板需求

v7(2026-06-17)注释规范进化

  • 规则 R10 进化:注释 WHY 不注释 WHAT,分层规范(文件头/函数/逻辑块),标准标签(TODO/FIXME/WARNING/HACK/DEPRECATED/NOTE),不要做的事(不注每一行、不用代词、不写历史、不同步)
  • 来源:前端注释规范(腾讯云 2026)、代码注释最佳实践(CSDN/博客园)

v8(2026-06-17)工作日志强化 + 强制执行机制

  • 规则 R9 强制化:不是"建议遵守"而是"不这样做任务就卡着",接到任务先检查/创建 framework.md + WORK_LOG.md,未创建不开始写代码
  • 强制日志格式:**action:** / **done:** / **issue:** / **next:**
  • 来源:用户明确要求"务必实施,保证实施"

自我进化机制

每次编程出错后,执行以下步骤:

  1. 分析错误类型:静默逻辑 / if条件错误 / 缺少输入校验 / 验证器误判 / 其他
  2. 提取根因:写一句简洁的错误模式描述
  3. 更新进化区:将错误模式追加到最新版本的进化记录区
  4. 更新规则:如果新错误模式有普遍性,提炼成新规则加入核心规则

附:常见错误模式清单

  • 函数调用后返回值未使用(v1)
  • if 条件方向写反(> 写成 >=)
  • 缺少空数组 / null / 0 / 负数的边界检查
  • 安全函数缺少输入校验
  • return 语句后有多余垃圾代码
  • 一次生成代码超过 200 行未验证
  • 验证器通过但边界条件未测
  • 项目无 framework.md,第二天无法接手
  • 代码无注释,过后看不懂自己的代码
  • 未按批次顺序执行,跨批次未确认就继续(v6)
  • 修改后未删旧数据库就测试,建表/初始化问题漏测(v6)
  • 编程任务未拆解步骤、无进度清单,用户无法跟踪进度(v6)
  • 注释每一行代码,不注 WHY 只注 WHAT(v7)
  • 用代词 it/this 指代不明,读者看不懂(v7)
  • 代码改了注释没同步,注释失去参考价值(v7)
  • 接任务后未先建 framework.md + WORK_LOG.md 就开始写代码(v8 强制违规)
  • 节点完成未写日志就继续下一个,日志倒填(v8 强制违规)
  • 项目无 WORK_LOG.md,节点没写日志,第二天接手不知道干了啥(v8)
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