# 落地验收清单

> 试点 / 推广到什么程度算"跑通了"。分两档：**试点验收**（单组验证）→ **推广验收**（全员铺开）。标准提炼自各阶段落地清单。

## 一、试点验收（阶段 4 结项）
单组跑通闭环、可复制，才算试点成功：

### 流程闭环
- [ ] OpenSpec + Superpowers 工作流跑通（需求 spec → 计划 → 任务 → 实现 → 验证）
- [ ] 断点续传可用（中断后能从当前阶段继续，不重头来）
- [ ] 防偷改测试落地（测试与实现分离编写，关键测试 Hook 强制）

### 质量
- [ ] AI 产出 100% 人工审查（不盲合）
- [ ] 有代码图谱的：改前跑 impact、提交前跑 detect_changes；没有的：grep 列调用方 + 人审
- [ ] 试点组 Bug 率 / 返工率有记录（转型前后对比）

### 度量
- [ ] AI 代码占比可测（用 [ai-code-ratio](https://gitlab.21tb.com/sa/ai-code-ratio) 跑出基线）
- [ ] 试点周期内的产出 / 质量数据已采集

### 可复制
- [ ] 试点经验沉淀成文档 / Skill（他人可照做）
- [ ] 试点暴露的问题有应对方案（写进避坑库）

## 二、推广验收（阶段 5 评估）
从单组扩到多组 / 全员：

### 覆盖
- [ ] 各角色都有对应手册并培训到位（开发 / 测试 / 组长 / 产品）
- [ ] 推广组数达标（按目标，如多组 / 全员）
- [ ] 规范资产化（CLAUDE.md / Skill / Hook 提交 Git，团队共享）

### 效果（数据说话）
- [ ] AI 代码占比达到目标区间（本教程参考值约 76%，各团队按自身基线定目标）
- [ ] 人均产出 / Bug 占比 / 测试用例生成时长有同比对比（转型前后）
- [ ] 数据来自度量工具的事后统计（非启动期承诺）

### 沉淀
- [ ] 团队 Skill 仓库成型（按范式分类，description 清晰）
- [ ] 避坑库持续更新（每次复盘补）
- [ ] 自我改进循环跑起来（AI 犯错 → 更新规则）

## 三、验收原则
- **数据事后统计**：效果数据是转型跑完的成果，不是启动期承诺（见 [README 效果说明](../../README.md)）。
- **对比要公允**：转型前后的数据对比，不能 100% 都算 AI 的功劳（需求变化、人员调整也有影响）；量级够大，就能说明 AI 起了明显作用。
- **先质量后速度**：试点没跑通质量闭环，不急着推广。