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跑完 MumuMall,我意识到 AI 架构师的能力增长不是线性的——不是你从 L1 到 L2 到 L3 到 L4 一路升上去。是四个维度的能力在相互拉扯、交替...
第五篇用 Dify 跑完了验证流程——模型选型定了、成本预估做了修正、编排边界找到了几处误判并修正了 Prompt。方案验证过了,该上生产了。但在部署之前,有一...
前四篇做完了一件事:MumuMall 智能客服从一句"加个 AI 客服",变成了 Spec 三层 + 模型选型 + 成本预估 + 云端架构图。
前三篇讲了什么?用 AI 做需求澄清、用结构化三层法写方案、用 AI 画架构图。这三件事都围绕一个核心——架构师自己的工作方式怎么变。
上两篇做了什么?第一篇建立了"AI 在重新定义架构师"的认知。第二篇用 MumuMall 项目演示了第一步——AI 追问二十个问题,把"加个 AI 客服"变成了...
找个场景,老板说"我们客服忙不过来了,加个 AI 客服吧。"没有文档,没有需求列表,没有任何技术约束。
mumuspec create同时生成 AGENTS.md,定义了 AI 编码助手在本项目中的工作流程:
先看两组数据。McKinsey 2026 年的报告:73% 的架构决策已经由 AI 辅助完成,架构文档的编写时间缩减了 85%。
在AI Coding阶段容易被低估的功能就是 Hooks机制——它不是让 AI 写得更快,而是让 AI 写得更安全。本文帮你在 AI 编码的五个关键时刻插入安全...
"调用百炼实现 Chatbot"——一句话需求,丢给 Claude Code 或 Qoder。
特征:AI 是分析助手,不是代码生成器。核心是"帮我看问题在哪",不是"帮我写代码修"。
但你确实需要准备好三件东西。这三件东西就像地基——少一块,上面的楼就会塌。而且它们是逐层递进、每层带来质变的关系,不是"都准备好才有效"的并列关系。
过去一年你用的可能只是 AI 的 30% 能力。另外 70% 藏在"Agentic Coding"里——一种让你从"自己拼命写"变成"指挥 AI 团队干"的方法...
当OpenAI Codex、GitHub Copilot、Devin、Cursor、Claude Code五大AI编码代理同台竞技,谁的PR最容易被接受?答案没...
如果你的团队正在用 AI 写代码(随便哪个AI工具),下面这些问题你大概率正在经历,或者即将经历。
在 MumuSpec 十四文档体系里,12 回答"什么时候能向业务演示什么"和"开发要拆哪几包活"。里程碑按可演示价值切,WBS 按工程职责切——一条 REQ ...
我们的答案是:Spec 协作视图——以一份统一的 Spec(规格文档)为唯一真源,将四个角色、四个阶段、六个自动化校验点串联成一条清晰的主线。
这就是大多数项目的真实状态:测试用例写了一堆,但没人能回答"够不够"。因为测试用例是边开发边补的,需求变了几轮,测试用例有没有跟着变?不知道。某条 P0 需求是...
PM 在 PRD 里写"每人限领 3 张",原型上标了"每人最多领 3 张",后端接口叫 limitPerUser,前端页面显示"x/3",测试用例断言"第 4...
用户故事(UserStory)是整个 Spec 体系中的校验枢纽:它将上游 PRD 中的业务场景拆解为可观测、可断言的验收标准(AC),并为下游的 API 契约...
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