你让AI写代码时，会在 CLAUDE.md 里要求它"先写测试再写实现"吗？

如果会，你可能正在花钱买心安。

Martin Fowler 站上有篇实验报告，作者是Birgitta Böckeler——一位有20多年经验的工程师，专门研究AI辅助交付。她做了个测试：同一批任务，让agent走TDD和不走TDD各跑两遍，最后交给Opus打分，评分时它并不知道哪份代码是哪种方式写出来的。

结果很稳定：小任务和中任务上，不走TDD的排第一第二，走TDD的排第三第四。

衡量测试能不能真抓到bug的分数，两边一样。

token倒是多烧了至少3倍。


为什么？

不走TDD的agent，会先把架构、数据结构、边界情况整个过一遍再动手。TDD指令恰恰不让它这么干——一个测试一个测试往前挪，设计就成了一堆局部决策攒出来的东西，被第一个测试锁死的形状，后面基本不再改。

而且，agent没想到要写测试的那部分行为，压根就不会被实现。

TDD对人编程来说是个不错的范式，但它本质上是为人类认知局限打的补丁。人容易想太多、跑偏、忘边界，所以用测试把思路锚住。但AI没有这些毛病，它的"认知"方式不一样，这套补丁自然适配不上。

评论区有人被颠覆了认知，说一直很喜欢走TDD；有人说最近因为TDD太多导致开发不顺利；也有人早就不这么干了——有网友直接在 Agent md 里写让agent别写测试，要验证就做e2e跑仿真，直接测真实链路；还有网友让agent写完后用miniflow模拟真实测试，因为"不然它写测试也是一堆甜点测试，根本测不到什么东西"。

博主自己也承认，之前Vibe Coding时会要求agent先写测试用例，现在打算在自己的场景里对比验证一下。

技术范式要跟着技术迭代变。很多默认的经验，可能都得重新验证一遍。

你的CLAUDE.md里，还有哪些"默认正确"的规则，其实正在拖慢AI？