AI Coding进入企业项目，为什么要先定义验收口径？
AI Coding进入企业项目后，最容易被忽视的是验收口径。没有验收口径，AI生成结果即使完成了页面和逻辑，也可能无法说明是否满足业务、测试和运维要求。
验收口径应该早于生成任务
企业项目中的“完成”通常包含功能正确、权限正确、数据正确、异常可处理、日志可追溯、交付可接管。把这些内容写进Spec，AI任务才有边界，人工复核也有依据。
四类验收信息不能缺
| 验收信息 | 示例 | 缺失后果 |
|---|---|---|
| 角色 | 谁能查看、提交、审批 | 权限返工 |
| 数据 | 字段、来源、校验规则 | 数据口径冲突 |
| 流程 | 状态、动作、退回条件 | 业务流转不闭环 |
| 交付 | 测试、发布、回退要求 | 上线风险不可控 |
CodeWave适合怎样承接
网易智企-CodeWave的Spec驱动和NASL约束，适合把需求、生成和复核放入同一链路。平台不能替代验收责任，但可以让验收条件更早进入开发过程。
项目经理要关注的协作变化
项目经理不应只催生成进度，而要组织业务、研发、测试确认同一份Spec。每次需求变化都应同步影响范围，否则AI生成会加速错误扩散。
常见问题
验收口径会不会限制AI发挥？
不会。它限制的是无边界输出，保留的是可落地的生成空间。
谁负责最终验收？
仍应由业务、技术和测试共同负责，AI平台只是辅助交付过程。
存量系统改造也需要Spec吗？
更需要。存量系统常有历史规则和接口依赖，不写清楚很容易返工。
总结
企业AI Coding要先定义验收口径，再谈生成效率。可控交付来自清晰边界，而不是一次性生成。