很多团队第一次把 Cursor 用到真实项目里，最容易犯的错不是“提示词写得不够好”，而是没有先定义回归边界。
于是你会看到这类情况：
- 登录页样式修好了，但埋点没了
- 列表排序加上了，但分页错乱了
- 组件重构更干净了，但移动端按钮点不到
本质上，AI 改代码的风险和人工改代码一样，甚至更大：它执行快，所以越需要先定义验证面。
最小回归集的目标，不是覆盖所有可能性，而是用最低成本守住最容易出事故的关键链路。
如果你每次 AI 改动都能守住这 5 层，绝大多数“改对局部、破坏整体”的问题都能提前拦下。
传统开发里，很多人习惯先改、再测；而在 AI 协作里，这个顺序通常会放大成本。
原因很简单：
$\( AI 的生成速度 > 人类 的逐行审查速度 \)$
当输出速度远大于审查速度时，你唯一能降低风险的方法，就是先把“什么算通过”写清楚。
如果没有断言，Review 会退化为：
- “大概没问题”
- “页面看起来还行”
- “先合了再说”
而这些说法，最后通常都会变成线上事故的前奏。
下面这 10 条，不是理论模板，而是适合大多数前端/建站/内容站项目的基础版本。
- 首页
- 核心落地页
- 关键详情页
- 404 / 异常页
- 按钮可见
- 链接正确
- 点击后行为符合预期
- 正常提交
- 异常提示
- 必填校验
- 提交成功后的反馈
- 默认列表可渲染
- 筛选后结果正确
- 排序不会打乱分页或统计
- 顶部导航
- 页脚导航
- 文章内链
- 面包屑与返回路径
- CTA 点击埋点
- 表单提交事件
- 页面曝光事件
- 375px 手机
- 768px 平板
- 1280px 桌面
- 无重复请求
- 无 4xx/5xx 异常激增
- 加载态与错误态仍可用
- hydration warning
- 资源加载失败
- 首屏 LCP 无明显上升
- 关键资源体积未异常膨胀
- 长任务数未明显增加
这 10 条已经足够构成一个实用的“最小回归集”。对中小团队来说，它比追求完美测试体系更现实。
不同任务，最小回归集不该完全一样。
这张表的意义是：
不要每次都从零想“测什么”，而是按任务类型调用对应回归子集。
- 写明允许修改的文件范围
- 指定本次最小回归集
- 把“必须人工确认”的项单独列出
- 要求 Cursor 先输出计划
- 每次只改 1~2 个文件
- 每一步都说明潜在影响面
- 先跑最小回归集
- 再看 diff 是否越界
- 最后才决定是否合并
如果你把顺序反过来，通常会浪费大量时间在“先看了一大堆改动，再倒推要测什么”。
把这一段直接放进任务单、PR 描述或 AI 指令里，都能显著减少“说了要验证，但没人知道具体验什么”的问题。
不够。很多营销站、内容站、活动页的事故都出在：
- 文案溢出
- 样式错位
- CTA 被遮挡
- SEO 元信息被覆盖
这些问题经常不在单元测试里出现。
很多线上事故恰恰来自“只是改个文案/按钮/类名”。
如果只看视觉，不看日志、埋点和请求，很容易把“看上去正常”的错误带上线。
错误。最小回归集的核心就是：只测高风险面，快速决策。
背景： 团队让 Cursor 优化产品列表筛选与排序逻辑。
结果：
- 页面功能看起来正常
- 筛选结果也对
- 但 CTA 点击埋点失效，导致投流数据无法归因
根因： 回归集只覆盖了“功能是否能用”，没有覆盖“关键数据链路是否仍在”。
修复方式：
- 把埋点检查加入最小回归集
- 对关键按钮补“点击后事件是否上报”验证
- 将“日志/埋点”提升为和 UI 同级的验收项
这类问题很典型：用户看不出错，但业务已经开始受损。
满足以下任意两条，就不该只跑最小集：
- 改动跨越 5 个以上文件
- 涉及公共组件或设计系统
- 涉及登录、支付、提交流程
- 涉及 SEO 核心页或投流落地页
- 涉及状态管理、路由或数据获取重构
这时建议在最小回归集之外，再增加专项回归，而不是硬用一套 10 条清单覆盖全部任务。
不一定。对很多内容站和中小团队项目，手工回归清单已经足够有效。
不一定。10 条是通用基线，实际可按任务类型裁剪。
可以，但前提是你先告诉它任务范围、风险点和验收目标。
要。对很多营销站来说，埋点就是业务数据本身。
前者关注“改完后会不会坏”，后者关注“是否满足提交流程要求”，两者不能互相替代。
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