上周GitHub上出了一个让我挺意外的项目：OpenSquilla。

发布不到一个月，GitHub Star涨到了5000+。它做的事情听起来很夸张——让AI写代码的时候，自动生成可验证的证据链，证明代码是对的。

我一直觉得AI编程最大的问题不是"写不对"，而是"写了之后不知道对不对"。很多AI Coding工具改完即交，对错还得人逐行复核。

OpenSquilla的思路是：把验证内化进Agent本身。这让我很感兴趣，于是花了两个晚上实测了一下。

先说它解决了什么问题

传统AI编程的工作流是这样的：

1. 用户提需求
2. AI写代码
3. 人来验证代码是否正确
4. 如果不对，让AI继续改
5. 循环往复，直到人觉得OK

这个流程的问题是：验证这一步完全依赖人。

对于简单的函数，比如写一个排序，验证成本很低。但对于复杂的系统，比如写一个分布式锁的实现，或者一个复杂的状态机，验证成本就非常高了——你需要自己写测试用例、自己设计边界场景、自己运行回归测试。

OpenSquilla的做法是：让AI在交付代码之前，先自己跑一遍"红绿回归证据链" 。

核心技术：红绿回归证据链

OpenSquilla的工作流是这样的：

第一步：写一个注定失败的测试

AI先写一个测试用例，这个测试用例用来验证"问题确实存在"。

比如，如果用户提的需求是"修复排序函数的边界情况bug"，AI会先写一个测试用例，验证"排序函数在某些输入下会返回错误结果"。

这个测试用例必须是红的——即它必须失败，因为它证明的是bug的存在。

第二步：修复问题，让测试变绿

AI修复代码，让测试用例通过。

这时候，如果测试从红变绿，说明AI确实解决了问题。

第三步：跑回归测试

AI运行项目原有的所有测试用例，确保没有引入新的问题。

如果所有测试都通过，说明代码交付完成。

三步全过才算交付，任一不过直接打回。

我的实测

我实测了一个具体的场景：给一个开源项目（micrograd，Karpathy的自动微分库）新增一个"计算正确梯度"的功能。

这个功能的特点是：梯度一旦算错，模型不报错也不崩溃，只会悄悄越学越偏。这种bug是最难发现的，肉眼根本无法判断对错。

实测流程：

Step 1：AI写了失败测试

AI先写了一个测试用例，输入特定的梯度计算请求，预期输出是"梯度值在某个范围内"。

结果测试失败——说明梯度计算确实有问题。

Step 2：AI修复梯度计算

AI修改了梯度计算的代码，然后重新运行测试。

这次测试通过了。

Step 3：AI跑回归测试

AI运行了micrograd原有的所有测试用例，确保没有破坏其他功能。

所有测试通过。

Step 4：AI与PyTorch对比

最后，AI把新功能计算出的梯度值，和PyTorch计算出的标准答案进行了对比——前向值与每一个梯度小数点后10位完全一致。

让我印象最深的发现

实测完成之后，我发现了三个有意思的点：

发现1：自我验证改变了评价标准

以前我们评价AI编程工具，看的是"它声称改对了没有"。现在有了自我验证，评价标准变成了"它能否自证改对了"。

这意味着，AI编程工具从"承诺制"变成了"举证制"。

发现2：测试驱动开发被重新定义

传统TDD（测试驱动开发）是人写测试、人验证。OpenSquilla把验证环节自动化了，变成了AI写测试、AI验证。

这并不是说人可以躺平——人的角色变成了 "审核证据的人" ，而不是"执行验证的人"。

发现3：长任务的可信度大幅提升

以前让AI跑一个复杂任务（比如重构一个模块），我不放心让它自己跑，必须盯着。

现在有了自我验证机制，我可以先让AI跑，跑完之后看它的"证据链"——三关全过，我就信任它；任一不过，我再介入。

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技术细节：它是怎么实现的

OpenSquilla的核心架构分为三层：

第一层：Agent层

负责理解用户需求，规划实现步骤，决定是否需要生成测试。

第二层：Coding层

负责代码生成和修改。它有一个特点——每次修改都会自动生成对应的测试用例，而不是等用户问了才写。

第三层：验证层

负责执行测试、分析结果、决定是否继续。验证层有三种策略：

• 单元测试：验证单个函数的行为

• 集成测试：验证多个组件的协作

• 对比测试：与已知正确答案对比（如PyTorch）

我的判断：可验证性将成为AI编程的标配

实测下来，OpenSquilla解决的不是"AI写代码"的问题，而是"AI写代码的信任问题"。

在AI编程工具刚出来的时候，大家关注的是"能不能写对"。现在大家关注的是"能不能证明写对了"。

这是一个很重要的转变——它意味着AI编程从"能用"走向"可信"。

未来，评估一个AI编程工具好不好，不只是看它生成的代码对不对，还要看它有没有自证对错的能力。