李文鹏-让 AI 运行在工程资产上：从 PRD 到上线的交付闭环、Hybrid 执行、 Doc 与 Code 联动.pdf

《李文鹏-让 AI 运行在工程资产上：从 PRD 到上线的交付闭环、Hybrid 执行、 Doc 与 Code 联动.pdf》由会员分享，可在线阅读，更多相关《李文鹏-让 AI 运行在工程资产上：从 PRD 到上线的交付闭环、Hybrid 执行、 Doc 与 Code 联动.pdf（27页珍藏版）》请在三个皮匠报告上搜索。

1、让 AI 运行在工程资产上从 PRD 到上线的交付闭环李文鹏好未来 前端专家目录01020304业内痛点、数据、趋势SOP 六阶段实践Harness 高 ROI 全景从多人协同 全栈小队的转变体感快了 20%，实测慢了 19%用 AI 开发工具 个人提效 现状与共鸣：AI 写代码已不是问题哈佛 联合 美国效能公司（518 家企业、11.4万工程师、2亿记录）代码量代码量+8.5%任务耗时任务耗时-8.7%功能交付量功能交付量 0 增长增长国内某万人研发的公司调研编码效率编码效率+30%到到 40%需求交付效率基本不变需求交付效率基本不变用 AI 开发工具 个人提效 组织提效，从 PRD 到上线

2、，每一环都可能是断点。Thoughtworks 交付周期中编码时间占比 40%行业趋势他们的共同点：资产完备+验证闭环+新项目概念层概念层顶级实践顶级实践Prompt Engineering Context Engineering Harness Engineering从优化提示词，到管理上下文，再到构建 Coding Agent 运行的完整工程体系OpenAI：37 人团队、100 万行代码、5个月、零手写 Stripe：每周 1000+可直接部署生产的 Agent PR从提示词到工程体系SOP 就是资产生产线基座闭环输入：代码变更+Spec+Design输出：归档快照+基座回写Releas

3、e输入：Diff+Spec输出：Review 报告+测试建议Review输入：项目代码输出：MVP 基座OnBoard输入：PRD输出：spec.mdSpec输入：Work Item输出：代码+测试Implement输入：Spec+基座输出：Design+OpenAPI+Work ItemsDesign&Plan解法：MVP 文档基座+自然生长成本低 不改工作方式 团队顺手就用 自然进入 SOP 轨道解法：Spec 不是文档，是需求契约正排期迭代延期数量降低到 0用户故事谁在什么场景下做什么事儿功能需求系统必须具备哪些能力成功标准做到什么程度算完待确认项全暴露但只有阻塞级打断工作流流程改造：需

4、求评审 Spec Review（产研测共识-小时级）技术评审（只聊技术）从 Spec 到可执行设计Work Item：Hybrid Execution 的前提没有清晰的交接包，就没法决策谁来做Hybrid Execution ProtocolHybrid 不是AI 能用就用，是一个有判断标准的协作协议Agent 总成本=准备成本+验证成本+返工风险缺口门禁：Agent 执行前的自检把AI 乱写一通再人工返工变成先确认再动手Review：输入不只是 diffAI 提的 PR，审核时间是人提的 4.6 倍Review 输出：技术审查+测试补充建议平均打回轮次：3 1.5，公共模块变更导致的线上bu

5、g数：0迭代归档：这次到底改了什么基座回写：文档自然生长的闭环在条流水线上自然长出来的文档资产越治理，越高效每次迭代都进化的文档资产和代码资产双飞轮飞轮效果/复利曲线平台和工具会迭代，资产跟着团队走验证回路：AI 测试 AI 修复背景：模型能力跃升流程分级流程的价值不在于存在，而在于匹配前后端分工到全栈小队流程的价值不在于存在，而在于匹配Harness 全景Velocity is dead.Long live delivery.在一个模型能力和生成速度人人都有的世界里，真正的竞争力是你团队的流程、资产、和最终交付的产品本身THANKS大模型正在重新定义软件Large Language Model Is Redefining The Software