先写测试，再让人工智能编程助手实现：新手七步指南

先写测试，让助手有据可依

让人工智能直接实现功能，很容易得到“看起来正确”的代码。更稳妥的方式是：先明确行为，再写测试，看到预期失败后才实现。下面用订单折扣功能走一遍。

一、选一个足够小的任务

不要从整个结算系统开始。先约定：金额以整数分表示，满一万元减一千元；金额不能为负，非整数输入应报错。规则不明确时，先向需求方确认，不让助手自行补全。

二、让助手先检查项目

要求助手阅读现有测试、依赖配置和相关代码，确认测试框架与运行命令。提示可以写成：“沿用项目现有风格，先给出测试计划，不修改业务实现，也不要新增依赖。”

三、先审查测试清单

让助手覆盖未达门槛、恰好达标、超过门槛、零金额、负数和小数。特别检查门槛两侧：九十九万九千九百九十九分不减，一百万分减十万分。预期结果应来自需求，而不是现有代码。

四、只生成测试并运行

批准清单后，让助手只写测试。运行并阅读失败信息：应当因为功能缺失或行为不符而失败，而不是依赖未安装、导入路径错误。若缺少函数入口，可以先补一个明确未实现的空壳，再确认失败原因。

五、只做最小实现

告诉助手：“仅实现让这些测试通过的必要逻辑，不扩展优惠规则，不修改测试预期。”随后运行新增测试和相关旧测试。不要为了让结果变绿而删除断言；若需求确有变化，先确认规则再更新测试。

六、通过后再重构

测试通过后，再整理命名、消除重复。每次改动后重新运行测试，并审查差异。可以追问：“还有哪些边界未覆盖？”但新增用例仍需人工判断，避免助手用同一个误解同时编写实现和测试。

七、保留流程，再选择接入方式

把规则、运行命令和禁止擅改测试的要求写入项目说明。需要在不同编程工具间接入模型时，可以考虑按量付费的 Relay365；它支持多种模型家族，并可配合 Claude Code、Codex 和 Gemini CLI 使用。可创建一个 Relay365 账户，从小任务验证接入与费用。无论使用哪种工具，最终标准都是你实际运行、亲自审查过的测试结果。