如何利用 AI 验证代码实现与技术文档的一致性

解决开发中的“文档-代码脱节”问题：通过结构化的 IR（中间表示）分析法，让 AI 严格比对代码实现与技术规格书，确保每一项业务逻辑、数学公式和安全约束都得到了准确实现。

为什么需要这个技能

在复杂项目（尤其是区块链智能合约和协议实现）中，代码与白皮书或设计文档之间经常存在微小但致命的偏差。传统的代码审计往往侧重于寻找漏洞，而忽略了“代码是否按照预期设计”这一维度。

如果代码实现与文档不符，可能会导致：

本技能将 AI 转化为一名严苛的审计师，通过去中心化的证据链，消除猜测，确保实现与定义 100% 对齐。

该技能采用一套严谨的七阶段分析法，拒绝任何形式的 AI 幻觉：

文档发现与规范化：收集所有相关文档（PDF, Markdown, Notion 等），剔除噪声，构建统一的规格语料库（Spec Corpus）。
意图提取 (Spec-IR)：将文档中的逻辑、公式、不变量和安全要求提取为结构化的中间表示（Spec-IR）。
行为分析 (Code-IR)：对代码进行逐行、逐块的语义分析，记录状态变更、调用路径和权限控制，生成代码行为图谱（Code-IR）。
对齐比对 (Alignment-IR)：将 Spec-IR 与 Code-IR 进行映射，标注为 完全匹配、部分匹配、不匹配 或 代码缺失。
分级分类：根据偏差的严重程度（Critical $\to$ Low）对不一致之处进行分类，并分析潜在的可利用性。
生成审计报告：输出包含对齐矩阵、缺失不变量、数学不一致性及修复建议的专业报告。

解压后将目录放入你的 AI 工具 skills 文件夹，重启工具后即可使用。具体路径参考内附的 USAGE.zh.md。

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