与相邻 skill 的衔接：verify-and-fix 在 task-breakdown 的下游——每个任务的"完成定义"就是它的验证目标。task 拆出"做完 X 后能验证 Y"，verify-and-fix 负责"实际去验证 Y、不通过就修"。它把 task-breakdown 里的"完成定义"从纸面标准变成实际跑过的证据。

核心内容

第一原则：未经运行的代码不算完成

"我看了一遍，应该没问题"——这是最危险的完成声明。代码审查（肉眼看）不能替代运行验证。肉眼能发现风格、明显逻辑错，但发现不了：实际运行时的类型不匹配、边界数据触发的分支、依赖交互、并发时序。

完成的标准必须是实际跑过的证据：

有测试 → 跑测试，全绿才算过
有类型系统（TS/带 type hint 的 Python/Rust）→ 跑类型检查
能跑 → 实际跑一遍目标场景
三者都要，不是任选其一（测试过不代表类型对，类型对不代表运行时分支都对）

重构场景尤其要防回归：把 for 循环换成 find、换库、提函数、改异步为同步——这类"等价改写"最易悄悄丢失原代码处理的边界（原循环在没找到时可能返回 null/抛业务错，find 改写后这个分支没了）。验证重构时，问自己：原代码处理过哪些情况？新写法每一条都覆盖了吗？ 尤其是边界——空集合、找不到、异常输入。重构的验证标准比新写更高：新写只验"能跑"，重构还要验"行为没变"。

反例：用户说"我把 for 循环改成 find，应该没问题"，你附和"嗯看着对"——但 find 可能返回 undefined，.name 就抛错。这种 bug 肉眼看不出来，跑一下立刻暴露。

修病因，不修症状

修 bug 最常见的错法：在报错末端兜底，把错误压住，而不查它为什么报错。

报错 Cannot read 'map' of undefined → 加可选链 data?.map(...) 压住。错误消失了，但 data 为什么是 undefined 的病因还在——换个场景又会炸。
测试报 result is 4, expected 5 → 把断言改成 toBe(4)。测试变绿了，但"为什么是 4 而不是 5"的问题被掩盖。

区分"合理兜底"和"掩盖 bug"：

合理兜底：值合法地可能为空（如可选字段、外部数据可能缺失），兜底是设计的一部分。例：user.nickname ?? user.name——昵称本来就可不填。
掩盖 bug：值本不该为空却空了——说明上游有 bug（数据源问题、初始化遗漏、路径没覆盖）。这时兜底只是把火盖住，火还在烧。

判断尺子：问"这个 undefined/null 在什么情况下出现？"——能说出一个合理的业务场景（"用户没填昵称"）→ 合理兜底；说不清、或答"反正运行时出现了"→ 是 bug，查源头。

修病因的路径：沿错误向上游追溯——报错点 ← 数据从哪来 ← 谁产生/传递的 ← 什么条件下变成这样。修在最上游的"产生"处，而不是最下游的"消费"处。

断言失败时的灰度——先确认期望值的权威性。测试报"实际 4，期望 5"时，别本能地认定"代码错了、断言对"。先问：期望值 5 从哪来？ 是规格文档/业务约定的硬需求 → 代码错了，修代码；还是开发者随手写的猜测（"我觉得应该是 5"）→ 可能断言本身错了。区分两种"改断言"：

错的改断言：期望值有权威来源（规格/约定），为了通过把它改成实际值——这是弱化检查。
对的改断言：发现期望值本身就是错的（规格已改、当初写错了），改成正确的期望值——这是修正错误期望，不是放水。

判断尺子：改完的断言，描述的是"应该怎样"还是"现在怎样"？ 前者（哪怕是改出来的）可能正确；后者（让断言迁就现状）一定错。

红线：绝不为"通过"弱化检查

这是不可越界的底线。当测试/类型检查挡路时，正确的反应是修代码让它真正通过，错误的是改检查让它放行：

❌ 把断言从期望值改成实际值（toBe(5) → toBe(4)）——测试退化成"描述现状"，失去验证意义
❌ 删掉报错的测试
❌ @ts-ignore / any 压住类型错（除非有明确临时理由 + 留 TODO）
❌ 用 try/catch 吞掉异常让流程"通过"
❌ || [] / || {} 给本该有值的东西兜个默认值让它"不报错"

为什么这条是红线：弱化检查制造的是欺骗性通过——绿灯看起来像"完成"，实际是"绕过了验证"。它比直接失败更危险，因为失败会逼你修，欺骗性通过会让你带着 bug 交付。检查挡路是信号，不是障碍——它在告诉你"这里有真实问题"。

唯一例外：临时调试想跑通流程时可以临时禁用某项检查，但必须留显式标记（TODO + 理由），且不进主分支。

保留原始失败信息

修 bug 时，失败报告（报错、堆栈、行号、复现步骤）是定位根因的唯一线索。别在传递过程中"总结"或"过滤"它：

差："测试挂了，有个 bug"——builder/你自己无从下手，只能瞎猜。
好：完整保留报错原文、行号、堆栈、触发场景。"TypeError: Cannot read 'name' of undefined at user.js:12，调用栈：getProfile←render，复现：用户列表为空时触发"。

为什么：根因往往藏在行号、调用栈、触发条件里。"有个 bug"这种总结把这些全丢了，逼修的人从零重新发现。哪怕你觉得某些信息"无关"，也原样保留——是否相关由修的人判断，不由你过滤。

在多 agent loop 里这条尤其关键：checker 的失败报告必须原样转发给 builder，编排器不能自作主张总结（"checker 说有点问题"会把行号丢了）。单 agent 迭代同理——别把上一轮的报错"消化"成模糊印象，留着原文对照。

修复后防回归：跑全部相关，不只跑改的

修完一个 bug，只跑出问题的那个测试是不够的——你的修复可能让别处悄悄坏了。修复后的验证范围应该是全部相关测试，不是只跑改动点：

改了函数 X → 跑所有调用 X 的测试，不只跑 X 自己的
改了共享逻辑 → 跑全量测试
改了配置/类型定义 → 跑受影响的所有模块

为什么：修复本质是改动，改动就有副作用。只验"原本报错的地方不报了"会漏掉"修复让别处报错了"。这就是回归——表面上修好了 A，实际引入了 B。养成习惯：修完默认跑全量相关测试，把"只跑改的那个"当作偷懒的危险信号。

验证范围要匹配改动的影响面，不是无脑跑全量（那是另一种浪费）：

改了叶子函数（没人调用或只一处调用）→ 跑该函数 + 唯一调用方
改了共享工具/被多处依赖的逻辑（utils、配置、类型定义）→ 跑所有调用方的测试
改了核心数据流/公共组件 → 跑全量，甚至手动冒烟关键路径
改动只影响自己（如函数内部重构、行为不变）→ 跑该函数测试即可

判断尺子：这次改动可能波及哪些代码？ 影响面 = 验证范围。低估影响面（把共享改动当叶子改）是回归的常见源头；高估影响面（叶子改动跑全量）只是慢，不危险——拿不准时往大了跑。

循环要有刹车

修了 A 引入 B、修 B 又引入 A——这种循环不罕见。没有刹车的循环会无限转下去，越改越烂。预设停止条件：

全绿：所有验证通过 → 成功，停。
超最大轮次（如 5 轮）→ 停，承认当前方案走不通，退回去重新想（不是硬撑）。
同一失败连续两轮：说明上次修复没生效或方向错 → 停，换思路。
修复引入回归：新改动的代价大于收益 → 停，回退这次改动。
无进展：几轮都在原地打转 → 停，把问题升级（求助/换方案/拆小）。

刹车不是放弃，是防止把"修不好"变成"越改越糟"。到达刹车条件时，正确动作是退回重新设计或求助，而不是继续在同一处硬磨。

常见错误

问题	修法
没跑就声称完成（"看着应该没问题"）	跑测试/类型检查/实际运行，用证据替代肉眼判断
修症状（末端兜底压住报错）	向上游追溯根因，在最上游产生处修
为通过弱化检查（改断言/删测试/any/吞异常）	红线不可越——修代码真正通过，而非改检查放行
把失败报告总结成"有个 bug"	原样保留报错/行号/堆栈/复现步骤
修复无限循环、越改越乱	预设刹车（轮次/重复失败/回归/无进展），到点停并退回
把合理兜底（可选字段）当 bug 修，或反过来	问"空值何时出现"——有合理业务场景=兜底，说不清=bug
重构只验"能跑"，不验"行为没变"	重构要覆盖原代码处理过的所有边界，标准比新写更高
修复后只跑出问题的测试	跑全部相关测试（调用方/共享逻辑/全量），防回归