演示很快成形时，人们容易以为项目已经接近完成。但生成一个页面，并不能证明真实用户使用、发生故障或日后交接时的行为。对于委托开发的人，更有价值的问题是：交付包含哪些可检查的证据？
来源说明了什么
截至2026年11月3日，两项一手资料有助于理解这个问题：
- DORA 2025报告将AI描述为组织既有优势与弱点的放大器。
- GitHub负责任使用文档要求审查并测试生成的代码。
这些资料并没有为你的应用确定通用价格或工期，也不能证明某个具体原型已经可以上线。
我们的分析：关注尚未证实的行为
我们据此提出一个实际判断标准：按开发服务消除了哪些不确定性来评估，而不是看代码量。AI可以参与实现，但什么才算正确，仍需要明确的需求和验证。
以虚构的预约应用为例。确认页面并没有回答：两人同时预订最后一个名额怎么办？支付失败怎么办？有人打开他人的预约怎么办？这些是应当定义并测试的场景，不是我们在真实产品中发现的缺陷。演示和运行证据各有作用。
开发方案应该写清什么
建议关注三个具体方面：
- 包含的业务流程、不包含的内容和尚未确认的假设。
- 验收场景、测试环境以及谁负责审阅结果。
- 源代码、文档与上线和维护的责任划分。
在相同范围下比较方案。减少功能可能合理，省略验证却不是同等交付。仅凭使用AI，也无法推导出固定的节省金额。
已经有AI制作的原型？
下面的免费工具可以整理已知情况和待验证事项。它不会检查私人代码库，也不提供安全认证。先修正工具的假设，再用结果讨论诊断范围。
对于已有项目，TurboV1的完善交付服务从范围明确的诊断开始，之后再提出开发报价。可以带着原型描述和未解问题申请估算。下一步应围绕明确的工作和可审阅的证据作决定，而不是仅凭演示的观感。