一、问题从哪来:训练语料偏「教程」,仓库偏「契约」

Rust 教程与示例为了可读性,大量使用:

  • unwrap() / expect("..."):把错误路径折叠掉,读者一眼看到主流程;
  • anyhow::Result + ?:快速原型里很顺手;
  • 单文件小例子:没有「跨 crate 依赖方向」「入口层路由」「沙箱不变量」这类组织级约束。

工程仓库恰恰相反:错误是类型系统里的一等公民,分层是编译期就应收束的架构,业务上还有「多端一致」「自进化 pending 父根」等平台契约。模型若只从统计模式上「像教程那样写」,就会在 PR 里反复制造三类技术债:

  1. 可恢复失败被伪装成 panic(unwrap 偷懒);
  2. 为了赶进度穿透 crate 边界(依赖图变成意大利面);
  3. 局部指标最优(Clippy 零告警、单测全绿)但 全局契约劣化(文档、schema、运行时行为不一致)。

下面三节分别对应这三类问题,并给出 SkillLite 里可复制的 spec 对策;第四节补充若干「发散」方案;第五节为总结与反思。


二、unwrap / expect:不是语法问题,是「错误语义」被删掉

2.1 为什么模型爱用 unwrap

对模型而言,unwrap 是最短可执行路径:少写枚举分支、少设计 Error 变体、少起名字。训练分布里它又高频出现,于是形成强先验:能编译 + 主路径演示跑通 ≈ 完成任务。

对工程而言,这等价于把 「失败时系统该如何表现」 从 API 契约里删掉:调用方无法通过类型表达假设,运维无法区分「预期内的用户输入错误」与「应当告警的缺陷」。

2.2 SkillLite 的硬规则(节选)

在 spec/rust-conventions.md 中,项目把生产路径上的 unwrap 直接列为 Must Not(仅测试代码允许),并强制 crate 级 Error + Result 与 thiserror、?、.with_context() 的错误链习惯。

对照阅读 crates/skilllite-core/src/error.rs 可以看到「教程式 anyhow 一把梭」与「工程式分层错误」的差异:统一 Error 枚举、Validation 表达领域规则、Other(#[from] anyhow::Error) 兼顾渐进迁移。

// 教程/草稿里极常见:错误语义被吞掉,panic 边界外溢到运行时
fn load_config(path: &Path) -> Config {
    let raw = std::fs::read_to_string(path).expect("read config");
    serde_json::from_str(&raw).unwrap()
}

// 工程向:失败可传播、可分类、可在上层汇总展示
use crate::{Error, Result};

fn load_config(path: &Path) -> Result<Config> {
    let raw = std::fs::read_to_string(path)?;
    serde_json::from_str(&raw).map_err(Error::from)
}

Spec 的价值在于:把「Must / Must Not」从口头 code review 变成 每次改 Rust 必注入的短规范,模型在写第一行业务代码前就被提醒:unwrap 不是风格偏好,是合入红线。


三、严格的分层与 crate 依赖:没有「地图」就容易抄近道

Rust 的模块与 workspace 让依赖方向非常具体:谁在 Cargo.toml 里 depend 谁,编译器会认真执行。大模型若没有「全仓分层地图」,常见失误包括:

  • 为了让某个函数「能调到」底层能力,反向让 core 依赖 agent;
  • 在 agent_loop 里不断堆 if tool_name == "xxx",而不是走扩展注册点;
  • 把平台细节(macOS/Linux)渗进上层业务 crate。

SkillLite 在 spec/architecture-boundaries.md 里用一句话钉死主依赖链(节选含义):

entry -> commands -> agent -> executor -> sandbox -> core,core 保持纯净、不得依赖上层。

这对 AI 辅助改动的意义是:在检索与推理之前先注入架构 spec,模型更少提出「在 core 里直接调 Tauri / MCP」这类结构上不可能或不该出现的方案;即便提出来,review 也有显式条文可引用。

编排与执行

入口层

skilllite CLI

MCP / stdio

桌面助手 / Tauri

skilllite-commands

skilllite-agent

skilllite-executor

skilllite-sandbox

skilllite-core
(纯能力,不依赖上层)

实践要点:任何会动 workspace 布局、crate 依赖、入口路由的任务,在 spec/README.md 的映射里都会叠加 architecture-boundaries.md,并与 docs-sync.md 联动(中英文架构文档同步),避免「代码已改、文档仍画旧图」的二次迷路。


四、业务逻辑与局部最优:绿了 ≠ 对了

局部最优在 AI 辅助场景里特别隐蔽,因为模型极擅长优化 可立即度量的目标:

  • cargo test 全绿;
  • cargo clippy -- -D warnings 无告警;
  • 某个 bug 的复现步骤被「绕开」。

但工程上真正关心的是 契约全集:用户可见行为、环境变量、命令行、schema、安全沙箱不变量、跨端一致(例如技能发现单点 SSOT)。若缺少「反幻觉」与「反假阳性测试」的规范,很容易出现:

  • 测试断言的是模型臆想的错误文案,而不是真实错误路径;
  • 为了通过测试放宽校验,根因未修;
  • 文档与代码漂移,review 难以一眼看出。

SkillLite 用 spec/verification-integrity.md 把完成定义改成:可独立验证的证据优先于模型自述。并与 tasks/ 工作流结合:非琐碎改动要求 TASK.md 验收标准、PRD.md/CONTEXT.md 记录决策与边界、STATUS.md/REVIEW.md 留痕,从流程上抬高「宣布完成」的成本。

全局契约门槛

spec:verification-integrity

完成门槛

机械命令输出留证

反假阳性 / 反漂移检查项

tasks 制品与 board 同步

合入

局部最优陷阱

指标:测试绿

合入

指标:Clippy 零告警

模型:声称已验证


五、发散:还有哪些 Spec 化「护栏」值得做

除本文主线外,SkillLite 仓库里还有几条可推广的组合拳(具体条文见对应 spec/*.md):

  1. 按任务类型注入 spec(spec/README.md):architecture、security、agent 等映射不同组合,避免「一条超长 AGENTS.md 没人读完」。
  2. structured-signal-first:核心行为优先结构化运行时信号,正则与文本规则只做兜底,减轻「模型爱写脆弱字符串匹配」的维护压力。
  3. docs-sync:行为、命令、环境变量变更强制中英文档对齐,把文档从「事后补写」变成合入条件。
  4. testing-policy:按变更类型要求最低测试集,和 verification-integrity 一起压制「假绿」。
  5. CI 与本地一致:cargo fmt --check、clippy -D warnings、cargo test 作为共同语言;spec 里写清 Quick Verify,减少「我本地过了」的争议空间。

六、Spec 注入在研发流程中的位置(总览)

接到需求 / Bug

spec/README.md
判定任务类型

组装 Injected Specs
(含 verification-integrity)

必要时 tasks/TASK-.../
TASK / PRD / CONTEXT

实现 + 测试

机械验证命令
输出留证

完成门槛:
checklist + 制品 + board

Cursor 侧通过 .cursor/rules/spec-injection-index.mdc 要求:凡改 Rust,必带 rust-conventions 与 testing-policy,从编辑器入口再次强化「规范不是文档角落里的摆设」。


七、总结与思考

  • unwrap/expect 的本质是删掉错误语义;大模型因训练分布偏教程而高发;用 Must Not + CI + spec 注入 比事后 grep 更有效。
  • Rust crate 图是严格的架构载体;architecture spec 相当于给模型一张「dependency DAG 说明书」,降低穿透分层、临时耦合的概率。
  • 局部最优在 AI 场景下表现为「指标绿 + 自述完成」;用 verification-integrity 与 任务制品 把「完成」定义成可审计证据链,才能保护业务契约。
  • 长期看,Spec 工程不是增加文档负担,而是 把重复的人类唠叨变成可组合、可路由、可机器引用的短规范,让大模型在仓库里的行为更稳定、可预期。

如果你也在维护中大型 Rust monorepo,不妨从三件事起步:一条 禁止生产 unwrap 的硬规则、一张 依赖方向图、以及一条 「声称完成必须附命令输出」 的反幻觉门槛——它们成本不高,却能显著拉齐人与模型的「工程默认值」。

参考项目:SkillLite

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