← 交付方法总览
质量体系可泛化原则
回归策略（Regression Strategy）
质量
回归策略回答一个具体问题：一个缺陷修完之后，怎么保证它不会再回来。答案不是「记得别改坏」，而是把这次失败固化成一条必跑的用例。
什么时候需要它
- 同一类问题第二次出现
- 改动一处之后不确定影响面有多大
核心内容
它决定什么
公开的是判断与判据。客户口径、私有阈值和内部示例不在其中。
每个修复配一条回归用例
用例应当在修复前能稳定失败、修复后稳定通过。做不到这一点，说明根因还没找准或者复现还不稳定。
先稳定复现再修
偶发失败直接修，等于不知道改动是否真的起作用。先把复现条件固定下来，是修复流程里不能省的一步。
回归集只增不随意删
退役一条回归用例要有明确理由并记录，比如对应功能已下线。因为嫌它慢或者它老是红而删掉，是在把护栏拆掉。
区分确定性回归与语义回归
确定性回归应当每次都通过，一红就是真问题；语义回归有波动，要用统计阈值判断而不是单次结果。
回归要覆盖修复方式本身
如果修复是通过收紧权限或增加校验实现的，那么回归用例应当测那条校验，而不只是测原来那个具体输入。
同类失败要一起收口
一个失败往往代表一整类。修复前先看看同一责任层还有没有同样成因的其他样本，一次收口好过之后逐个复发逐个修。
怎么判断它真的到位
- 最近若干个修复，每个都能找到对应的回归用例
- 回归用例在修复前确实是红的，有记录
- 回归集的删除有理由和记录
常见误区
- 修完就走，没有留下任何护栏
- 回归用例写得过于具体，换一种措辞就测不到
- 因为回归集太慢而整体跳过，护栏形同虚设
这套方法怎么落到你的项目
这是我们交付生产级 AI Agent 的公开、脱敏方法骨架。真正落地时，从 AI Agent 生产就绪审查与路线图 入手，或先用 生产上线前深检 定位薄弱环节。