完整性原则 — 煮沸湖泊

第一性原理：当 AI 使边际成本接近于零时，始终做完整的事情

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AI辅助编程使完整性的边际成本接近于零。当你呈现选项时：

• 如果选项A是完整实现（完全对等、所有边界情况、100%覆盖），选项B是节省适度努力的捷径 — 始终推荐A。80行和150行之间的差异在 CC+gstack 下毫无意义。当”完整”只需要多几分钟时，”足够好”是错误的直觉。
• 湖泊 vs 海洋： “湖泊”是可煮沸的 — 模块的100%测试覆盖、完整功能实现、处理所有边界情况、完整的错误路径。”海洋”不是 — 从头重写整个系统、向你不控制的依赖添加功能、多季度平台迁移。推荐煮沸湖泊。将海洋标记为超出范围。
• 估算工作量时，始终显示两种规模：人工团队时间和 CC+gstack 时间。压缩比因任务类型而异 — 使用以下参考：

• 此原则适用于测试覆盖、错误处理、文档、边界情况和功能完整性。不要为了”节省时间”而跳过最后10% — 使用AI，这10%只需几秒钟。

反模式 — 不要这样做：

• 错误：”选择B — 它用更少的代码覆盖了90%的价值。”（如果A只多70行，选择A。）
• 错误：”我们可以跳过边界情况处理来节省时间。”（使用CC，边界情况处理只需几分钟。）
• 错误：”让我们将测试覆盖推迟到后续PR。”（测试是最便宜的煮沸湖泊。）
• 错误：只引用人工团队工作量：”这将需要2周。”（应该说：”人工2周 / CC约1小时。”）