AI 驱动业务系统自动化构建流水线¶
想把我的业务能力变成可执行的生产系统，从构建系统到上线运行全部通过 AI 自动化实现。
目标¶
让 AI 理解我的业务需求，自动化完成从需求分析、代码生成、测试到部署上线的全流程。最终让"业务想法→上线运行"这个链条完全自动化。
三阶段架构¶
第一阶段：业务需求迭代拆分¶
把业务需求拆分成可执行的迭代，核心原则：
- 每个迭代 1-3 次 AI 会话内可完成 — 粒度够小，避免 AI 上下文溢出
- 每个迭代产出可见可测试的用户价值 — 不是纯技术重构，是用户能感知到的功能
- 迭代之间尽量可并行推进 — 减少相互依赖，提高整体效率
第二阶段：单迭代标准工作流（六步循环）¶
每个迭代走以下六步：
第一步：编写迭代需求规格说明¶
明确这个迭代要做什么、验收标准是什么。
第二步：开启新规划，注入全局迭代上下文¶
把全局架构、规范、已完成的迭代信息注入到规划会话中。
第三步：审核计划，大纲先行¶
不允许直接写代码。 先出主体任务清单，审核： - 任务是否有遗漏 - 是否引用了禁止的库 - 是否符合现有架构 批准之后才能进入下一步。
第四步：AI 逐步实现¶
调用 codex-cli / cursor-cli 等终端工具，按任务清单： - 创建文件 - 写代码 - 做测试 - 生成测试报告
第五步：人工审查代码并发布¶
审查通过的代码合并到主分支，发布上线。
第六步：归档与固化知识¶
代码合并后，新增的公共组件、API 模式、新的规范要更新到全局上下文中。
第三阶段：持续迭代与上下文管理¶
1. 分层上下文管理¶
| 层级 | 内容 | 说明 |
|---|---|---|
| 全局宪法 | 永远不变的核心规范 | 每次必读 |
| 领域知识 | 主要业务实体、主要 API 路径 | 按需引用 |
| 迭代规格 | 每次迭代要完成的任务细节 | 描述清楚 |
2. AI 生成维护文档¶
每次迭代后自动做： - 迭代总结 - 自动更新分层上下文文档
3. 代码隔离¶
每次用一个 Git 分支做代码隔离，实现并行开发和回滚能力。