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2026/1/16 20:16:48 网站建设 项目流程

适用对象: 资深软件架构师、技术总监、AI 工程化专家
核心哲学: 将软件工程的“设计权”与“执行权”分离,通过协议与工具链实现高精度的 AI 协作。


📖 第一篇:理论基础与核心哲学 (The Theoretical Framework)

1.1 现代 AI 编程的“不可能三角”

在当前的 AI 辅助编程领域,我们面临着一个核心矛盾:

  • 广度 (Context Width):理解整个项目架构、业务背景和用户意图的能力。
  • 精度 (Execution Precision):编写无 Bug、类型安全、通过测试的代码的能力。
  • 自主性 (Autonomy):在无人干预下完成长链条任务的能力。

目前的单体 Agent 无法同时满足这三点。

  • BMAD (基于 IDE 的 Agent):擅长广度。它拥有文件树的索引,能理解“我们要构建一个电商系统”。但让它写具体的位运算代码时,它经常出错(精度不足)。
  • Superpowers (基于 CLI 的 Agent):擅长精度自主性。它能在终端里反复运行测试直到通过。但它很容易迷失在细节中,忘记了“为什么要做这个功能”(广度缺失)。

1.2 双脑架构 (The Bicameral Architecture)

本方法论借鉴了Julian Jaynes的“二分心智”理论,构建了一个由立法者执行者组成的二元系统。

维度左脑:BMAD (Rationalism)右脑:Superpowers (Empiricism)
核心职责立法 (Legislation)执法 (Enforcement)
思维模式演绎推理 (Deductive Reasoning)归纳验证 (Inductive Verification)
产出物规格说明书 (Spec / Markdown)可执行代码 (Impl / TypeScript)
成功标准逻辑自洽,无歧义测试通过,无副作用
工具载体VS Code (Roo Code/Cline)Terminal (Claude Code)

1.3 核心协议:上下文种子 (The Context Seed Protocol)

连接双脑的不是“自然语言对话”,而是一种结构化的中间语言,我们称之为Context Seed(上下文种子)。它是一个高密度的信息包,包含了执行某一特定任务所需的所有约束条件,剔除了一切噪音。


📖 第二篇:工业级基础设施搭建 (Industrial Infrastructure)

要运行这套高精度的系统,普通的npm init是不够的。我们需要构建一个“无菌手术室”。

2.1 目录结构的语义学定义

F:\_xin\Teacher_Qi下,我们建立严格的语义化目录:

Project Root ├── docs/ [真理层] │ ├── tech-spec.md # 唯一的真理来源。如果代码和它冲突,改代码。 │ ├── arch-decision/ # 架构决策记录 (ADR)。记录“为什么不选方案B”。 │ └── threat-model.md # 安全边界定义。 ├── src/ [实现层] │ # 这里的代码只是 docs 的投影,它们是可被 AI 随时重写和替换的。 ├── tests/ [契约层] │ # 这里的代码是红线。Superpowers 必须死守的阵地。 ├── worktrees/ [沙盒层] │ # 所有的开发都在这里进行,严禁在主目录直接修改逻辑。 ├── tools/ [编排层] │ └── fusion-cli.js # 连接双脑的神经传导物质。 └── .clinerules [潜意识层] # 植入 IDE 的硬性规则。

2.2 神经传导工具:Fusion CLI 的完整实现

这是一个生产级的协调脚本,用于处理上下文的提取、清洗和注入。

// tools/fusion-cli.jsconstfs=require('fs');constpath=require('path');const{execSync}=require('child_process');constSPEC_FILE=path.join(__dirname,'../docs/tech-spec.md');constSEED_FILE=path.join(__dirname,'../.context-seed.md');// 1. 播种 (Seed Generation)// 提取 Spec 的关键部分,结合当前任务,生成给 Superpowers 的指令。functiongenerateSeed(taskDescription){if(!fs.existsSync(SPEC_FILE)){console.error("❌ Fatal: Architecture Spec missing. Run BMAD first.");process.exit(1);}constspecContent=fs.readFileSync(SPEC_FILE,'utf8');// 构造高密度的 PromptconstseedContent=`# SUPERPOWERS MISSION PROTOCOL ## 1. SOURCE OF TRUTH (Architecture)${specContent}## 2. CURRENT OBJECTIVE (Tactical)${taskDescription}## 3. RULES OF ENGAGEMENT - **Isolation**: You MUST create a git worktree named 'feat/${Date.now()}'. - **TDD Mandate**: You MUST write a failing test first. - **Verification**: Run 'npm test' after every change.`;fs.writeFileSync(SEED_FILE,seedContent);console.log(`✅ Seed planted at${SEED_FILE}. Ready for execution.`);}// 2. 验证 (Verification)// 检查代码是否偏离了文档(简单的存在性检查,高级版可用 AST 分析)functionverifySync(){// 这里可以集成复杂的静态分析逻辑console.log("🔍 Verifying Spec <-> Code consistency...");// ...}constaction=process.argv[2];constarg=process.argv[3];if(action==='seed')generateSeed(arg);if(action==='verify')verifySync();

📖 第三篇:标准作业程序详解 (Detailed SOP)

这是指挥官(您)必须背诵的每日操作流程。

阶段一:立法 (Legislation - BMAD)

场景:你需要设计一个“防抖动的高频数据采集器”。
动作

  1. 在 VS Code 打开docs/tech-spec.md
  2. 唤醒 BMAD Agent:“设计采集器模块。要求:支持 10ms 级别的防抖,支持批处理上传,错误重试 3 次。”
  3. 人工审查:检查生成的文档。是否定义了flush()接口?是否定义了内存上限?
  4. 批准:保存文件。

阶段二:传导 (Transmission)

动作
在终端运行:node tools/fusion-cli.js seed "Implement the DebounceCollector class"

阶段三:执法 (Enforcement - Superpowers)

场景:终端 (Claude CLI)。
动作

  1. 读取种子/compact-> “Read .context-seed.md and execute the mission.”
  2. 沙盒作业
    • Claude 自动执行git worktree add -b feat/debounce worktrees/debounce main
    • Claude 进入worktrees/debounce目录。
  3. 红灯 (The Red)
    • Claude 创建tests/collector.test.ts
    • 写入测试:模拟快速调用 100 次add(),断言 100ms 后只触发一次上传。
    • 运行测试 ->FAIL
  4. 绿灯 (The Green)
    • Claude 创建src/collector.ts
    • 实现setTimeout和数组缓冲逻辑。
    • 运行测试 ->PASS
  5. 重构 (Refactor)
    • Claude 发现类型定义有点乱,自动整理接口。

阶段四:回归 (Reintegration)

动作

  1. 合并:Claude 执行git merge
  2. 清理:Claude 执行git worktree remove
  3. 反向同步:回到 VS Code,告诉 BMAD Agent:“Implementation complete. Update the spec if any implementation details changed (e.g., added a private method_flush).”

📖 第四篇:深水区实战案例 (Deep Dive Cases)

案例一:分布式雪花算法 (Snowflake ID) —— 精度与位运算的巅峰挑战

这个案例展示了如何处理 AI 极其不擅长的“精确数学逻辑”。

1. BMAD 架构定义

在 Spec 中,我们必须用伪代码甚至数学公式来约束 AI,而不是用自然语言。

## Snowflake Specification - **Total Bits**: 64 (BigInt) - **Structure**: - Unused: 1 bit (always 0) - Timestamp: 41 bits (ms) - NodeID: 10 bits - Sequence: 12 bits - **Clock Regression Strategy**: If `current_ts < last_ts`, throw `Error("Clock moved backwards")`.
2. Superpowers 执行细节

我们要求 Superpowers 编写一个**“时间旅行测试”**。

// tests/snowflake.test.tstest('should throw on clock regression',()=>{constgenerator=newSnowflake(1);// Mock Date.now to return past timevi.spyOn(Date,'now').mockReturnValueOnce(1000).mockReturnValueOnce(999);generator.nextId();// First call OKexpect(()=>generator.nextId()).toThrow("Clock moved backwards");});

只有通过了这个测试,我们才允许该代码上线。普通的 Copilot 往往会忽略时钟回拨问题,导致 ID 冲突。

案例二:支付网关状态机 —— 逻辑完备性的挑战

支付逻辑最怕“状态穿透”(比如没付款就发货)。

1. BMAD 架构定义

使用Mermaid 图来定义合法的状态流转。

Payment Success

Payment Error

Ship Goods

Cancel Order

PENDING

AUTHORIZED

FAILED

CAPTURED

REFUNDED

2. Superpowers 执行细节

我们要求 Superpowers 使用xstateTS Enum实现,并编写全排列测试

test.each([['PENDING','CAPTURED'],// Illegal['FAILED','AUTHORIZED'],// Illegal])('should forbid transition from %s to %s',(from,to)=>{constfsm=newPaymentFSM(from);expect(()=>fsm.transition(to)).toThrow();});

📖 第五篇:元进化 —— 训练你的私人开发军团 (Meta-Evolution)

这是最高阶的玩法。你不再手动写 Prompt,你训练 Agent 去写代码。

5.1 数据闭环 (Data Flywheel)

  1. 日志留存:保存所有成功的.context-seed.md和最终的src/代码。
  2. 微调 (Fine-tuning)
    • 当积累了 500 个样本后,你可以微调一个基于 Llama 3 或 Mistral 的小模型。
    • 这个模型将完全理解你的编码规范(比如:你喜欢用interface还是type,你喜欢jest还是vitest)。
  3. 私有化部署:将这个微调后的模型部署在本地,作为 Superpowers 的后端,速度更快,隐私性更强。

5.2 团队扩散 (Scaling)

如何在一个 50 人的团队中推广?

  1. Spec CI:在 CI 流水线中加入检查,如果 PR 中修改了src/但没修改docs/,直接红灯。
  2. Context Sharing:建立一个中央的 Vector Database(向量数据库),存储所有的历史 Spec。当 BMAD Agent 设计新功能时,它会自动检索公司过去 5 年的类似设计方案,避免重复造轮子。

结语:造物主的视角

当你读完这份白皮书,你应该明白:
代码只是实现逻辑的一种暂时的、昂贵的、易碎的载体。

  • 逻辑(Logic)是永恒的(存在于 Spec 中)。
  • 验证(Verification)是神圣的(存在于 Test 中)。
  • 实现(Implementation)是可抛弃的(由 Superpowers 生成)。

你现在的角色,是这套“逻辑 -> 验证 -> 实现”转化机器的设计者。这才是 AI 时代软件工程师的终极形态。

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