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# Foundation: Reliability And Convergence
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## Purpose
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解释为什么 AI 开发必须做层级控制、缺口对齐和多轮收敛，以及为什么“单步 80%”在多阶段流程里并不够用。
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## When to Use
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- 设计完整 AI 开发流水线时
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- 讨论是否真的需要 Alignment 和 Refinement 时
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- 评估某条流程是否会放大偏差时
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## Inputs
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- 需求、会议纪要、Spec、代码、测试
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## Outputs
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- 可靠性预算
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- 阶段收敛设计
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- 补齐与重构计划
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## Primary Agent/Model
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`GPT-5.4 Pro xhigh`
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## Secondary Agent/Model
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`Claude Opus 4.6`
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## Required Skills
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- `spec-gap-tasking`
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- `code-simplifying`
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- `code-refactoring`
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- `architecture-audit`
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## Steps
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1. 明确当前流程有几层放大链路。
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2. 计算每层误差会如何叠乘。
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3. 用减少层级和提高单步质量两个手段收缩误差。
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4. 对遗漏用 Gap 对齐，对过度添加用代码简化，对积累问题用重构和架构审计。
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## Exit Criteria
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- 每个阶段都有清晰的收敛动作
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- 未经收敛的实现不会直接进入下一阶段
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## Failure Recovery
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- 如果实现大量偏离 Spec，回到 Alignment，不要在 Acceptance 临时补丁
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- 如果简化和重构开始改变行为，停回到计划和测试
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## Related Templates
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- [`../templates/tdd-plan-template.md`](../templates/tdd-plan-template.md)
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- [`../templates/acceptance-checklist-template.md`](../templates/acceptance-checklist-template.md)
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## Reliability Math
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- 典型坏流程：`0.8 x 0.8 x 0.8 x 0.8 = 0.4096`
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- 典型改良流程：减少一层并把单步质量提高到 `0.95`
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- 三层后：`0.95 x 0.95 x 0.95 = 0.857375`
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## The Two Core Failure Modes
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- `遗漏`：计划列了 10 项，AI 做了 8 项就说完成
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- `过度添加`：Spec 没写的辅助层、抽象层、特性被模型自动加进去
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## Convergence Toolkit
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- `Alignment` 负责补齐遗漏和偏离
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- `code-simplifying` 负责砍掉多余实现
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- `code-refactoring` 负责批次级结构清理
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- `architecture-audit` 负责全库级系统性健康检查
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## Operating Rule
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- 所有阶段都要留下高密度产物，便于下一阶段在更干净的上下文中执行。
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- 任何“先实现，后面再说”的做法，都会把偏差拖到更昂贵的阶段。
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