解决 AI Coding 逻辑漏洞的高性价比方案：引入形式化验证

单纯靠自然语言写 Prompt 逻辑边界太模糊，导致 Agent 生成的代码逻辑漏洞多、迭代成本高。fizzbee.ai 的方案直接跳过了“盲目写代码”的阶段，通过形式化验证（Formal Verification）对原始需求进行预处理。

它本质上是在需求阶段做逻辑对齐。系统会针对模糊点进行高信号追问，把非结构化的需求转化为精确的规格说明书（Formal Spec），最后输出的是可以直接喂给 Coding Agent 的验证场景文档。

对比直接投喂 Prompt，这种带约束的指令集逻辑密度更高，能显著降低 Agent 的试错成本。从工程落地角度看，这种工作流能把无效的循环迭代减半，性价比极高：

Input: [Your ambiguous requirement]
Process:
1. Formal Verification Engine checks for logical gaps
2. Interactive questioning to refine intent
3. Generate precise specification document
Output: [Validated Specification for Coding Agents]

如果你在做需求工程时受困于 AI 的幻觉问题，这种通过形式化方法约束逻辑边界的路径比单纯调优 Prompt 更硬核。