AI 來寫規則，Ordo 來保證

規則一直在程式碼裡

做業務系統的團隊都有一堆這樣的程式碼：會員打幾折，額度給多少，風險分超過多少就攔截。一開始是幾個 if，後來散到幾十個檔案裡。政策改一次，研發就改一次、發一次版。沒有人能一眼說清楚線上現在執行的是什麼規則。

現在又多了一個變數：越來越多的程式碼是 AI 寫的。寫得快，也寫得多。一條“滿 300 減 30，會員價不疊加”的需求，AI 幾秒鐘就能塞進結賬邏輯，測試也能順手補上。問題是下一次需求變了，它很可能在另一個地方再寫一遍。

把規則拿出來

Ordo 的做法是把這類判斷從業務程式碼裡拿出來，放進單獨的規則檔案。

• 規則是 JSON 或 YAML，和程式碼一起進 git，可以 review，可以 diff。
• 表示式語言有邊界：沒有迴圈，不能改外部狀態。人寫的規則和 AI 寫的規則都能被校驗。
• 金額用 decimal 精確計算。輸入欄位先宣告型別，傳錯了直接拒絕。
• 每個規則集帶自己的測試，ordo test 在本地和 CI 裡都能跑。

呼叫方只需要問一句“這筆訂單打幾折”。規則怎麼變，呼叫方的程式碼都不用動。

測試通過，還不夠

規則拿出來以後，下一個問題是：改了一個數字，到底影響了誰？

舉個例子。支付風控規則裡，風險分 70 以上直接攔截。風控同事想改成 65。改完跑測試，9 個用例全部通過。

ordo impact 會把這次改動和上一個提交放在一起跑：已有的測試用例、你提供的真實輸入，再加上在每個閾值兩側自動生成的探測值。這一次它跑了 130 個輸入，列出 5 個結果變了的，都是從“加一道驗證”變成了“直接攔截”。其中一個是老客戶在國外用新手機付 5000 元。

測試沒有覆蓋這種情況，impact 把它找了出來。如果這正是想要的效果，就把它補成一條測試；如果不是，在合併之前就能發現。

這個檢查對人和 AI 一樣有效。編碼 Agent 透過 ordo mcp 可以呼叫同樣的命令，改完規則先自己看一遍影響，再交給人 review。

從規則包開始

為了上手更快，我們寫了三個規則包：信貸審批、優惠疊加、支付風控評分。每個都是完整的 Ordo 專案，有規則、有測試，還有一份演示 impact 的 README。拷過去，把數字改成你們自己的政策就能用。

規則包就是普通的 Ordo 專案。我們希望以後有更多團隊把寫好的規則也這樣分享出來。我們會繼續把引擎做好，保證規則算得對。周邊的工具、規則包和整合，希望和大家一起來做。

試一下

npm i -g @ordo-engine/cli
git clone https://github.com/Ordo-Engine/Ordo
cd Ordo/examples/rule-packs/fraud-scoring
ordo test

然後把 rulesets/fraud-scoring.json 裡的 $score >= 70 改成 $score >= 65，執行 ordo impact fraud-scoring 看看。ordo impact 需要命令列 0.7.0 或更新的版本。

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