Vibe Coding不香了，试试深信服的CoStrict 严肃编程模式

引言：为什么需要"严肃编程"？

Costrict（读作/koʊ'strɪkt/），名字源于strict coding，是深信服的一款开源、实用的AI编程工具，基于全球领先的代码大模型，为开发团队提供代码生成、代码补全、代码审查、智能问答、注释生成、单测编写等全方位支持。

和其他AI IDE 不一样的是，costrict的聊天窗口默认放在左边，同时增加几个常用但是在其他IDE没有的功能。

在这里插入图片描述

在传统 AI 编程工具中，开发者往往直接对模型说："帮我写个登录功能"。这种方式看似高效，却隐藏三大问题：

1. 需求模糊 → 产出不可控
2. 缺乏设计 → 架构混乱
3. 无测试保障 → 代码不可靠

为解决这些问题，Costrict 提出了 "Strict 模式"（严肃编程模式） ------ 一种将 需求澄清 → 架构设计 → 任务拆解 → 自动测试 全流程结构化、可追溯、自动化的 AI 编程范式。

如果你也迫不及待想体验，可以小手指翻到文章末尾，去官网下载体验。

---

一、什么是 Strict 模式？

Strict 模式不是简单的"AI 写代码"，而是一个 多智能体协作的工程流水线，包含以下核心阶段：

阶段	负责 Agent	产出物
需求澄清	Requirement Agent	requirements.md（带验收标准）
架构设计	Architect Agent	design.md（含技术选型、序列图）
任务拆解	Task Agent	tasks.md（可执行子任务列表）
代码实现	Coder Agent	实际代码文件
测试验证	Tester Agent	单元测试 + 集成测试

✅ 所有产出物均保存在 .cospec/{功能名}/ 目录下，支持 Git 版本管理与变更追溯。

---

二、实战：开发"用户登录接口"功能

步骤 1：启动 Strict 模式

在 Costrict 编辑器中：

1. 点击 "Strict Mode"

2. 输入一句话需求：

   "实现一个支持邮箱/密码登录的 RESTful 接口，使用 JWT 鉴权，密码需加密存储"

步骤 2：自动生成需求文档（requirements.md）

输入需求后，Costrict 会自动分析需求，生成结构化文档，例如：

## FR-001: 用户可通过邮箱和密码登录
- **输入**：{ email: string, password: string }
- **输出**：{ token: string } 或 401 错误
- **验收标准**：
  - 密码错误时返回 401
  - 成功登录返回 JWT token（有效期 2 小时）
  - 邮箱不存在时返回 401（不区分邮箱/密码错误，防枚举）

## FR-002: 密码必须加密存储
- 使用 bcrypt 加盐哈希
- 加盐强度 ≥ 12

💡 你可手动编辑此文件，或与 Requirement Agent 对话调整。

在这里插入图片描述

步骤 3：生成架构设计（design.md）

.cospec/{功能名} 目录下会生成对应需求、设计、 任务文档。

在这里插入图片描述

系统自动调用 Architect Agent，输出：

## 技术栈
- 后端：Go + Gin
- 数据库：PostgreSQL
- 密码加密：bcrypt（cost=12）
- JWT 签名：HS256，密钥从环境变量读取

## 接口定义
POST /api/v1/auth/login
Request: { "email": "user@example.com", "password": "xxx" }
Response: { "token": "eyJhbGciOiJIUzI1NiIsInR5cCI6IkpXVCJ9..." }

## 序列图
用户 → API Gateway → AuthService → UserRepository → 返回 token

步骤 4：拆解为可执行任务（tasks.md）

Task Agent 将需求分解为原子任务：

- [ ] TASK-01: 创建 User 模型（含 email, password_hash 字段）
- [ ] TASK-02: 实现 UserRepository（CRUD + findByEmail）
- [ ] TASK-03: 实现 AuthService（login 方法，含密码验证）
- [ ] TASK-04: 添加 /login 路由并集成 AuthService
- [ ] TASK-05: 编写单元测试（覆盖正确/错误密码场景）

每个任务旁有 Run 按钮 ，点击即可由 Coder Agent 自动实现。

步骤 5：自动编写代码与测试

点击 Run 后：

• Costrict 修改 user.go、auth_service.go、auth_handler.go

• 同时生成 auth_service_test.go，包含：

  func TestLogin_WrongPassword(t *testing.T) {
      // 模拟用户存在但密码错误
      // 断言返回 401
  }

• 所有变更自动提交到 Git（可选）

---

三、需求变更？全流程自动同步！

假设产品临时要求："增加登录失败 5 次锁定账户 10 分钟"。

变更流程：

1. 编辑 requirements.md，新增 FR-003

2. 点击任意文档中的 Update 按钮

3. Costrict 自动：

   • 更新 design.md（增加 Redis 缓存失败计数）
   • 重生成 tasks.md（新增"实现账户锁定逻辑"任务）
   • 保留已完成任务，仅追加新任务

🔁 整个过程无需手动同步，避免"改了需求但忘了改代码"的经典问题。

---

四、为什么 Strict 模式更可靠？

维度	传统 AI 编程	Costrict Strict 模式
需求明确性	模糊自然语言	结构化需求 + 验收标准
设计完整性	无	架构文档 + 序列图
任务可追溯	无	需求 ↔ 任务 ↔ 代码 ↔ 测试 全链路关联
变更可控性	易遗漏	自动同步 + 变更记录
测试覆盖率	依赖人工	自动生成 + 执行验证

---

五、适用场景推荐

• ✅ 中大型功能开发（如支付、认证、数据导入）
• ✅ 合规性要求高的项目（金融、医疗、政务）
• ✅ 团队协作场景 （新人可通过 .cospec 快速理解上下文）
• ❌ 简单脚本/样式调整（建议直接用普通模式）

---

六、总结：AI 编程的"工程化"跃迁

Costrict 的 Strict 模式，标志着 AI 编程从 "玩具级辅助" 迈向 "生产级工程" 。它不是取代开发者，而是将人类从"写代码"解放为"定义问题 + 审核结果"，同时确保整个过程：

• 可审计（所有决策留痕）
• 可重复（一键重现实现）
• 可验证（测试驱动交付）

costrict下载地址 costrict.ai/

本文使用 mdnice 排版