AI编程时代，开发者最需要掌握哪两个核心技能？

我自己的体会，在 AI 编程时代，最需要掌握的其实就两个技能：把需求讲清楚，把验收做扎实。

第一，把需求拆成一条条清晰、有逻辑、尽可能覆盖完整的用户故事（user story）。
谁在什么场景下，要完成什么事情，应该得到什么结果？正常流程怎么走，异常情况怎么办，边界条件有哪些？

这背后考验的不是提示词技巧，而是你对产品的理解。只有自己真正想清楚了，才能把需求拆清楚、描述清楚，而不是让 AI 一边写代码，一边猜你到底想要什么。

第二，基于这些用户故事，把端到端的验收测试做扎实。
如果非要从这两点里选一个最重要的，我会选验收。

现在 AI 已经能自己写单元测试、跑集成测试了。但这些测试都通过，不代表产品就真的能用。按我的实际体验，如果这时候直接撒手不管，让它上线，大概率还是会出一堆 bug。

因为“代码通过了测试”和“用户能在真实场景下顺利完成任务”，不是一回事。

所以，关键是把前面梳理的用户故事，一条条转成明确的端到端验收测试：从用户开始操作，到最终拿到结果，完整走一遍。正常流程要测，异常情况和边界条件也要尽可能覆盖。

再给 AI 一个尽量贴近真实使用场景的测试环境，让它帮你搭建、执行这套测试，发现问题、修复，再验证，直到满足验收标准。

这两件事其实是连在一起的：用户故事定义“要做什么”，端到端测试验证“是否真的做到了”。

前者不清楚，AI 可能把错误的需求实现得很完整；后者没做好，AI 就可能把“代码写完了”当成“任务完成了”。

把这两头抓住，就不必再盯着 AI 中间每一步怎么写代码。你真正要掌握的，是定义任务和验收结果，而不是替 AI 监督每一行代码。