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首页标签AI时代的架构师

#AI时代的架构师

腾讯云架构师技术同盟3月内容共创活动

09|有了业务本体,AI需求分析究竟会在哪些环节变得更可靠?

周裕光 Samuel

这个问题不能靠“本体能让AI理解业务”来回答。理解多少、在哪个环节改善、是否值得增加建模成本,都要放进同一组任务里比较。

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08|AI给出了300个候选概念,领域专家到底应该确认什么?

周裕光 Samuel

数字化部门把AI从新品需求包中提取的结果导成了一张Excel:300行候选项,后面依次是“候选类型”“模型置信度”“专家意见”和“是否通过”。

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07|从需求文档到业务本体:哪些信息适合交给AI提取?

周裕光 Samuel

数字化部门把“川香鸡腿饭套餐”的新品需求包交给AI,里面有需求说明、五方访谈纪要、新品制度、数据字典、接口文档和十几条用户故事。一次演示性试跑后,AI生成了一份...

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#WorkBuddy# 混元重现 ——一只量子猫的前世今生

箫剑大侠

没有行星,没有轨道,没有光。只有氢和氦在引力坍缩中缓缓收缩,像一只尚未睁眼的胚胎,蜷缩在银河臂的暗面。

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06|为什么数据模型不能直接等同于业务本体?

周裕光 Samuel

数字化部门把几套系统的表结构交给AI。POS里有商品表,ERP里有产品表和物料表,SRM里有供应商商品表,WMS里还有库存商品表。每张表都有编码、名称、状态,看...

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05|业务规则、需求约束和语义约束,应该分别放在哪里?

周裕光 Samuel

食味里公司的“川香鸡腿饭套餐”上线评审会上,质量部提出了这条要求。市场部把它记进新品制度,BA写成系统需求,测试人员改写成验收场景,数据人员准备给字段加非空校验...

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04|用户故事和验收标准,能不能成为本体建模的输入?

周裕光 Samuel

如果把一批用户故事交给AI,让它抽取角色、对象、动作和规则,再自动生成业务本体,会发生什么?

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第 16 篇:AgentOps 实践 —— 部署、多租户与运维自动化

宋振华

系列定位:面向有 3+ 年经验的后端开发者,从零构建 Agent Harness 工程能力体系 上一篇回顾:[第 15 篇]我们拆解了评估体系——Benchma...

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第 15 篇:评估体系 —— Benchmark、Evals 与持续优化闭环

宋振华

系列定位:面向有 3+ 年经验的后端开发者,从零构建 Agent Harness 工程能力体系 上一篇回顾:[第 14 篇]我们拆解了 Agent 可观测性——...

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第 14 篇:Agent 可观测性 —— Tracing、Metrics 与全链路监控

宋振华

系列定位:面向有 3+ 年经验的后端开发者,从零构建 Agent Harness 工程能力体系 上一篇回顾:[第 13 篇]我们拆解了验证循环——Plan-Bu...

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从"爬虫"到"Agent"——下一代AI搜索引擎的技术栈重构

宋振华

Lucene:开源全文检索引擎,其FST压缩的倒排索引和BM25打分是古典搜索架构的基石

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03|如何从业务流程中提取对象、事件、状态、关系和规则

周裕光 Samuel

食味里的新品上线团队起初也这么想。他们把市场立项、研发试制、质量评审、物料建码、供应准备、门店培训和POS启用画成一条端到端流程,再让AI把每个方框转成概念、把...

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02|一次需求访谈,能为业务本体提供什么?不只是几个业务名词

周裕光 Samuel

这份清单不能说错,但它几乎避开了访谈中最有价值的部分:这些词分别是谁说的?他说的“产品”和别人说的是不是同一回事?“包含”“对应”“替代”是什么关系?“可采购”...

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01|先别急着抽概念:业务本体建设应该从什么问题开始?

周裕光 Samuel

如果让AI读完公司的需求文档、流程文件和数据字典,再把里面的名词全部抽出来,是不是就得到了一套业务本体?

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第 10 篇:状态管理 —— 图检查点、Git 作为状态机与会话持久化

宋振华

你给 Agent 分配了一个 50 步的微服务重构任务。它已经成功执行了 29 步——分析了代码库、拆分了模块、编写了新接口、更新了配置文件。然后,在第 30 ...

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第 9 篇:上下文管理实战 —— 五种压缩策略与 Context Rot 对抗

宋振华

你正在用 Agent 执行一个复杂的微服务重构任务。任务进行到第 50 轮时,发生了一件令人困惑的事——

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AI原生开发范式与程序员角色的转型研究

宋振华

2025年,Anthropic CEO Dario Amodei 公开断言“AI将编写90%的代码”,而 Claude Code 的创建者 Boris Cher...

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