AI对话TDD工作流

解决什么问题

日常与 AI 协作时，常见问题不是生成慢，而是输出不贴合验收标准：需求含糊、一次性堆太多内容、阶段之间没有校验，导致返工。tddai 把测试驱动开发映射到 AI 对话，要求先用 RED 定义成功标准，再用 GREEN 获取最小达标结果，最后用 REFACTOR 优化表达与结构。

技能如何工作

• RED：定义验收标准：明确交付物、约束、格式、反例和成功画面，避免 AI 自由发挥。
• GREEN：最小化达标：先拿到满足基本标准的可用版本，不追求过度完整。
• REFACTOR：有边界优化：精简表达、调整结构、补充案例，但不改变核心结论和事实。

该技能适用于功能开发、Bug 修复、代码重构、需求分析、文案写作、研究调查和方案规划等任务。它不执行代码、不访问网络，核心是给人和 AI 的对话建立阶段门禁。对于简单问答可单轮完成；复杂方案建议保留三阶段记录，并在不达标时回到 RED 重新定义标准。