将 AI 编程输出转化为有据可查的交付成果
Reliable AI Delivery System 是一套面向 AI 编程场景的可下载工具集，包含六项 Codex 技能、十个测试用例及配套指南，帮助团队明确任务范围、基于证据排查问题、核实验收标准，并在 AI 智能体宣称任务完成前清晰区分已验证结果与未经证实的说法。目前其个人创始版（Personal Founder Edition）已在 Gumroad 平台以 39 美元的价格出售。
将 AI 编程输出转化为有据可查的交付成果
Reliable AI Delivery System 是一套面向 AI 编程场景的可下载工具集，包含六项 Codex 技能、十个测试用例及配套指南，帮助团队明确任务范围、基于证据排查问题、核实验收标准，并在 AI 智能体宣称任务完成前清晰区分已验证结果与未经证实的说法。目前其个人创始版（Personal Founder Edition）已在 Gumroad 平台以 39 美元的价格出售。
One natural person
Non-client work
Includes orchestrator, five focused Codex skills, free AI Completion Evidence Auditor bonus, ten test cases, coverage matrix, field failure studies, validation summary, installation docs, FAQ, and version notes
One legal business entity
Up to five internal users
Client work permission
Demonstrates evidence checking after a completion report exists
Does not replace full paid workflow
{"translation":"嗨，Product Hunt——我构建 Reliable AI Delivery System，是因为我不断看到 AI 编程代理在工作真正被验证之前就显得信心十足。构建可以通过，但无障碍测试却尚未进行；报告可能写着"已修复"，但实际上没有任何文件被改动；交接看似完整，但证据却相当薄弱。\n\n这是一个可下载的 Codex 技能系统，而非云端应用。它包含一个编排器加上五个聚焦的技能：\n- Reliable Work Start（可靠工作启动）：锁定任务目标、范围、禁止操作及验收标准\n- Scope Control（范围控制）：阻止范围漂移，并标注需要重新审批的工作\n- Systematic Debugging Guard（系统性调试守护）：基于观察到的证据进行调试，而非凭猜测\n- Evidence Acceptance（证据验收）：将已完成的工作与未经核实的声明区分开来\n- Reliable Delivery Report（可靠交付报告）：生成简洁、可供审查的交接内容\n\nv1.1 版本包含十个测试场景。其中两个使用了真实的临时测试装置：一个认证重置跳转的回归问题，以及一个因缺少输出目录而导致的导出失败。两者都已通过命令输出和差异对比进行了复现、修复和重新测试。\n\n这些限制是有意为之的：它不会自动执行工作、不会访问凭证、不能保证代码无缺陷，也不会取代人工的工程、安全或法律审查。它的目的是让 AI 辅助交付更加可控、可审计。\n\n我非常期待听到使用 Codex、Claude Code、Cursor 或其他编程代理的用户的反馈：你们的代理最常在哪些方面过度宣称已完成？什么样的证据会让你更信任一次交接？"}
将 AI 编码输出转化为有据可依的交付成果：通过控制范围、依据证据进行调试、核实验收标准，并在 AI 编码智能体宣称任务完成前揭示未经核验的工作。
Taiwan
