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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...
很多开发者在推 Spec 驱动开发。PRD、用户故事、API 规格、数据模型、测试策略——文档体系搭得挺全,但用起来总有几道坎:
过去两年,SDD(Spec-Driven Development)领域从几乎空白到百花齐放。目前市场上的工具可以归为六类:
Spec-Driven 理念很直接:先写 Spec 再写代码,内置模板和文档生成能力,单人开发效率很高。在团队落地 AI Coding 时发现一个模式:瓶颈往往...
后端把 3 改成 5,上线后前端还显示"已领 x/3 张",测试用例还在断言"第 4 次拒绝"。这个线上 BUG,每个研发团队都遇到过。
某金融机构,1 个试点团队用 Spec Coding,交付速度提升 30%,代码生成率 40%。
好的代码从好的规约开始。AI 写代码的能力越来越强,但 AI 写出的代码质量,取决于你给它的规格质量。
以 618 促销「每人限领优惠券由3张改为5张」为例,看影响面如何从「凭经验猜」变成「可出报告、可门禁、可复盘」。
导读: 你是否曾经遇到过"需求改了三版,代码还是按第一版写的"的尴尬?是否困惑于"这个API字段是谁定义的,测试用例覆盖了吗"?本文带你深入了解一套完整的14份...
很多团队已经读过 Landing Zone:知道仓库里该有 AGENTS.md、该有 Spec 文档、该有门禁与治理红线。下一个在一线反复出现的问题是:「我们把...
很多团队已经用上了智能补全、对话式编程,但很快会遇到几类烦心事:同一个接口,AI 这次这样写、下次那样写;需求在群里说过一嘴,模型却「理解成另一回事」;想上 C...
AI生成代码虽然快,但质量不稳定。单层检查要么太松(漏掉问题),要么太严(影响效率)。分层拦截的核心思想是:
"我们发现一个有趣的现象:不给AI任何约束时,它写出的代码反而在某些指标上得分更高——架构更'优雅'、设计模式运用更'教科书'。
在618促销这样的大型项目中,我们通过实战验证了五种研发范式的价值,核心发现如下:
于是我做了一件事:把不同行业、不同规模企业里看到的现状、踩的坑、走通的路,归纳成一个可度量的成熟度模型——企业级 AI Coding 成熟度模型,今天正式发布 ...
这次我们做了一个完整实践:用手工 Spec Coding(不依赖 OpenSpec 工具链)开发了一个可运行应用,包含:
最近AI Coding在企业技术团队及个人开发者中风靡一时,不过很多团队都遇到同一个问题:AI 让编码变快了,为什么交付并没有同步变稳?
就像它的名字"麻辣小龙虾"一样,我们把复杂的 AI Agent 技术拆解成一只只可爱的小龙虾,每个钳子、每节身体都代表一个功能模块。你不需要懂代码,就能看明白 ...
这才是QoderWork真正的使用方式,不仅仅是处理电脑中各种文件和数据,而是读取各种文件定义的命令和任务流程并模拟人类真实协作流程来推进完成任务。
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