一次多轮重构暴露了信息差：AI 以为 root locale 会继承顶层主题配置，但 VitePress 按 locale 解析 nav 与 sidebar。三份配置最终合并，未改动任何已渲染页面。
- 多轮交互
- 信息差
- i18n
- 配置块
- 3 → 2
- 已验证页面
- 21
- Locale 回归
- 0
Skip to content通过 未通过 有条件通过 通过
Interaction lab
交互案例
多轮对话很少在第一个回答就失败。真正的问题出现在上下文漂移、分支被静默丢弃， 或者一方默认另一方已经掌握了某个信息的时候。这里记录这些失效点，以及让它们 显形的检查方法。
这些案例在测什么
- 分支完整性 — 每条条件路径是否仍然可达、可恢复？
- 信息差 — 当人和 AI 持有不同假设时，会发生什么？
- 状态保持 — 哪些事实能在话题切换、纠正或长上下文之后留下？
- 边界恢复 — 一次错误回合之后，交互能否回到安全状态？
一款四人社交推理游戏带着 11/11 全绿回归上线，却同时存在四处规则级错位：写着 +500 的收益只结算 +50，引擎从不读取伪装勾选框，+75% 绑定在错误的动作上，而“差值 ≤10 得 +50”在差值 10 时实际只有 +40。
- 信息差
- 多轮校验
- UI-引擎契约
- 规则审计
- 契约检查
- 20
- 玩家可见阻断
- 2
- 引擎回归
- 11/11
- 无证据结论
- 0
一部 22 个场景、44 个选择、9 个条件分支的心理悬疑作品能走到全部 7 个结局，却有一个条件选择永远不出现：唯一满足其标记的道具，在一个没有路径回到它的场景里才被授予。
- 状态树
- 边界条件
- 图校验
- 信息差
- 场景
- 22
- 选择
- 44
- 结局可达
- 7/7
- 不可达条件选择
- 1
把 16 份 scoped 样式块搬进全局层，只有重新限定元素选择器才安全。规则级 diff 证明了一致性：进来 108 条规则，出去 108 条，零泄漏。
- CSS 架构
- 边界控制
- 视觉一致性
- 迁移页面
- 16
- 保留规则
- 108/108
- 移除样式块
- 18
- 泄漏
- 0