AI 原生开发工作流实战
Tony Bai
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AI 原生开发工作流实战
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18|计划与任务:将规范“编译”为plan.md与tasks.md

你好,我是 Tony Bai。
在上一讲,我们成功地完成了 AI 原生工作流的第一阶段。通过与 AI 的深度协作,我们已经将一个模糊的产品想法,转化成了一份清晰、结构化的需求规范 spec.md,并搭建了项目的初始“骨架”和“宪法”。
我们的“建筑蓝图”已经有了最顶层的设计稿。但是,这份设计稿对于施工队(AI Agent)来说,还太过宏观。它知道了我们要建一栋什么样的房子(spec.md),但还不知道:
应该用什么品牌的钢筋水泥?(技术选型
承重墙和非承重墙应该如何分布?(架构设计
具体的施工步骤应该是先打地基还是先砌墙?(任务序列
今天这一讲,我们的目标,就是完成“编译三部曲”的第二乐章——计划与任务。我们将继续扮演“工作流指挥家”的角色,引导我们的 AI 伙伴,将高层级的 spec.md,“编译”成两份至关重要的工程文档:一份是详尽的技术方案 plan.md,另一份则是 AI 可以直接执行的、原子化的任务列表 tasks.md
这将是一次将“业务需求”精确翻译为“工程语言”的关键旅程。

回顾:我们在“编译三部曲”中的位置

在开始之前,让我们再次明确我们在整个工作流中的位置。
我们的任务,就是承接上一讲生成的 specs/001-core-functionality/spec.md,生成后续所有编码工作所依赖的精确“施工图”和“任务清单”。
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1. 完成“编译三部曲”的第二乐章,将高层级的需求规范`spec.md`编译成两份至关重要的工程文档:详尽的技术方案`plan.md`和原子化的任务列表`tasks.md`。 2. 技术规划(`plan.md`)的重要性:`plan.md`是连接“做什么”和“怎么做”的关键桥梁,扮演架构决策者的角色,为AI提供关键的技术约束,同时进行合宪性审查,定义项目结构和核心数据结构,以及明确核心技术决策。 3. AI的执行过程:AI分析`spec.md`中的需求,结合技术约束,生成详尽的`plan.md`,包含技术上下文总结、合宪性审查、项目结构细化、核心数据结构等内容。 4. 技术实现方案的要点总结:严格合宪性、简单性优先、TDD方法、清晰架构、实用可行,核心技术决策包括GitHub API、Web框架、数据处理和认证。 5. 项目结构细化:包含完整目录结构和包职责与依赖关系。 6. 符合性检查表:对照宪法条款进行符合性检查,具体体现每一条原则的实施方案。 7. 技术实现方案的版本、状态和基于信息。 8. 任务列表`tasks.md`的特点:惊人的细粒度、严格的TDD执行、并行性识别、阶段清晰。 9. 定制模板库的建议:建议构建一套标准化的模板库,以保证产出的一致性。 10. 审查的核心价值:强调了“审查”在这一阶段的核心价值,无论是技术方案的合宪性,还是任务列表的依赖关系,都需要经过人类指挥官的最终确认。

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