之前在開發一個 0 到 1 的專案時，我定義了一套開發流程，最後一步是 verification。

我使用 Claude / Claude Code 做開發。

Claude 寫完程式碼後，我會讓 Codex 做 review；如果發現問題，就再迭代修正。

這個步驟也會新增檔案，把驗證結果留存下來。

但事實上，我並沒有真的去 review 這些驗證步驟產生的檔案。

系統開發完成後，還是會遇到一些問題。

最後仍然得靠人工去看、給反饋，再進行修復。

所以即使流程裡已經有 verification，我心裡還是沒有那麼踏實。

我想改善的兩個點

1. 有沒有比較好的方式，讓人可以審視、review AI 產生的驗證檔案？

2. 有沒有較好的規則或方法論？還是這些方法其實已經整合進 AI 模型本身，讓它會實際完成驗證之後，才宣告任務結束？

我希望能找到更嚴謹的方法論，讓驗證這個步驟可以更踏實，自己能對 AI 已完成的任務信心度更高。

※ 本文架構與觀點由我構思，成稿過程使用生成式 AI 協助整理與潤飾，內容經本人驗證。系列說明見 Day 1。