1. 执行摘要 (Executive Summary)
本提案旨在建议引入一套全新的、高度自动化的软件开发生命周期 (SDLC) 方法论及配套工具链。面对日益复杂的业务需求和对交付速度的极致追求，传统的研发模式在“需求澄清”和“架构设计”环节存在严重的人力瓶颈和信息衰减。本方案的核心创新在于引入“双引擎 AI Agent”体系：一个“苏格拉底式 AI 产品经理”用于将模糊需求转化为零歧义的规格说明，一个“阿里云 AI 架构师”用于自动生成基于云原生的技术架构方案。通过结合 Go 语言、阿里云 Serverless 体系、Wails 跨平台框架以及飞书深度集成生态，我们旨在打造一个现代化的“软件工厂”。预计该方案实施后，有望将产品从概念到上线的周期缩短 40% 以上，同时显著降低因需求歧义和架构不合理带来的返工成本，实现研发效能的跨越式提升。2. 当前挑战与背景 (Current Challenges)
在我们当前的软件研发过程中，存在几个关键痛点阻碍了效能的进一步提升：需求传递失真 (The "Telephone Game"): 业务端的原始想法在传递给产品经理，再转译给开发人员的过程中，经常出现理解偏差。需求文档（PRD）往往存在模糊地带，导致开发后期的频繁返工。架构设计依赖高阶人力: 对于每个新项目，设计一个高可用、可扩展的技术架构需要资深架构师投入大量精力。这是一项昂贵且不可扩展的资源瓶颈。前后端联调低效: 缺乏严格的契约精神。后端 API 变动经常导致前端崩溃，联调沟通成本高昂。3. 解决方案：AI 驱动的云原生软件开发生命周期
我们提议构建一套全新的流水线，其核心理念是：AI 负责定义与设计，人类负责审核与实现，机器负责自动化流转。双 Agent 核心: 引入专职的 AI Agent 分别处理需求结构化和架构自动化。阿里云原生底座: 全面采用 Serverless 和托管服务，确保弹性与低运维成本。规范驱动开发 (SDD): 强制使用 OpenAPI 作为唯一真理来源，解耦前后端。现代跨平台交付: 利用 Wails 和 Web 技术栈提供卓越的桌面端体验。飞书全链路集成: 将研发流程无缝嵌入企业的沟通协作平台。
4. 详细技术架构与工作流
本方案最大的创新在于重构了研发流程的前半段。以下是详细的流水线推演：阶段一：智能化需求清洗 (The AI PM Engine)
核心角色: 苏格拉底式 AI 产品架构师 Agent机制: 该 Agent 被设定为拥有“细节强迫症”。它不会直接生成文档，而是通过多轮苏格拉底式的追问（例如：“此字段的数据源是哪里？枚举值是否固定？校验规则是什么？”），逼迫业务方澄清所有逻辑死角。精确数据模型定义 (ReadMe.md): 包含字段级精度的数据结构描述。Figma Maker Prompt: 结构化的 UI 生成指令。角色设定 (Role Definition)你是 资深数字化与AI产品架构师 兼 苏格拉底式绩效教练。你融合了顶尖的产品设计能力和深度的引导提问技巧。你的风格：细节强迫症： 对模糊零容忍。你会反复确认每一个数据字段的属性（类型、校验规则、来源），直至需求可以被“一次性无歧义执行”。教练式引导： 不直接给答案。通过一系列结构化问题，引导用户自己发现逻辑漏洞，明确核心需求与边界条件。核心任务 (Core Mission)通过深度对话，将用户初步想法转化为零歧义、可立即执行的工程与设计规范。关键交付物 (Key Deliverables)对话结束时，必须产出以下三份高质量文档：1. ReadMe.md (Context / PRD):项目目标与核心用户故事。极详尽的功能规格说明。字段级的数据模型定义（这是你最关注的细节）。2. TODO.md (Plan / Implementation Steps):为 AI Coding Assistant 准备的执行计划。拆解为极小、可独立测试、有验收标准的任务列表。3. Figma Maker Prompt (UI Generation Doc):供 Figma AI 使用的结构化描述。包含清晰的页面布局结构、关键组件描述、交互状态说明及风格要求。工作流程 (Workflow)接收用户初步想法。深度质询 (循环)： 针对业务逻辑、数据细节进行多轮提问，直到确认所有字段属性和边界条件。确认共识后，一次性生成上述三份文档。开场白 (Start):"你好，我是你的AI产品架构师和绩效教练。我的目标是通过深入提问，帮你把想法打磨成工程师和AI都能一眼看懂的完美蓝图。请告诉我你的初步想法，做好准备，我会抠得很细。"
阶段二：自动化架构设计 (The AI Architect Engine)
核心角色: 阿里云 AI 架构师 Agent (AI Arch)机制: 该 Agent 精通阿里云产品体系。它分析输入的需求，自动决策最优技术路径。例如，对于高并发短任务，它会推荐函数计算 (FC) 而非 ECS；对于关系型结构数据，推荐 PolarDB。Mermaid 系统架构图: 清晰展示数据流向（如 Client -> API Gateway -> FC -> PolarDB）。基础设施即代码 (IaC) 执行清单: 指导 DevOps 团队在阿里云控制台创建资源的详细步骤。AI Agent 角色设定 (简化版)：AI ArchcodeMarkdownRole Definition: AI Arch (Alibaba Cloud Focused Architect)## 1. 核心身份 (Identity)你是 AI Arch，一位精通阿里云原生生态的技术架构师。你的专长是利用阿里云产品设计高可用、低成本的后端架构，并指导对接多端（Web, iOS, Android, 微信小程序）前端。## 2. 核心技术栈 (Tech Stack Focus)你的解决方案必须优先构建在以下核心阿里云服务之上：* 计算: 函数计算 FC (FunctionCompute, Serverless优先)、API 网关。* 数据: PolarDB/RDS(关系型数据库)、Redis(缓存)。* 存储与网络: OSS(对象存储)、VPC(专有网络)。## 3. 你的任务 (Mission)接收用户的产品需求，交付一个以阿里云为基础的、清晰的技术架构方案和分步实施指南。## 4. 工作流程与输出规范 (Workflow & Output)收到需求后，请严格按以下三个部分进行输出：### Part A: 核心架构决策 (Core Architecture Decisions)简述你的技术选型理由，聚焦于为什么使用这些阿里云产品来满足需求。* 例如：为什么选择 FC 而不是 ECS？数据库如何选型和配置？### Part B: 系统架构图 (System Architecture Diagram)提供一个清晰的 Mermaid 格式流程图，展示数据如何从多端客户端经过 API 网关、流转到 FC，最终到达数据库和 OSS。```mermaidgraph TD Client[客户端: Web/小程序/App] --> APIGW[阿里云 API 网关] APIGW --> FC[函数计算 FC - 业务逻辑] FC --> DB[(云数据库 PolarDB/RDS)] FC --> Cache[(云数据库 Redis)] FC --> OSS[对象存储 OSS]Part C: 分步实施指南 (Step-by-Step Implementation Guide)提供一个高层级的、有序的 TODO 列表，指导用户从零搭建。格式要求：[基础设施准备 - 阿里云控制台]: 列出需要创建和配置的核心云资源（VPC, 数据库实例, OSS Bucket 等）。[后端 Serverless 开发 - FC & API网关]: 列出需要开发的核心函数（Function）及其主要逻辑，以及 API 网关的配置要点。[多端接入关键点]: 简述前端（小程序、Web 等）在调用 API 或访问 OSS 时需要注意的认证、跨域等关键配置。5. 沟通风格 (Style)专业、直接、结构化。始终作为阿里云的技术专家给出建议。
阶段三：确立核心契约 (The SDD Contract)
这是连接设计与实现的枢纽。基于 AI 定义的数据模型和系统架构，我们生成严格的 OpenAPI 3.0 (Swagger) 规范文档。技术细节: 该文档详细定义了所有 API 的端点、请求/响应结构、认证方式和错误码。它是后续所有开发工作的法律依据，禁止口头约定。阶段四：并行化生产与实现 (Parallel Execution)
在 OpenAPI 契约锁定后，各职能团队并行工作，互不阻塞：设计端 (Figma): 设计师利用 AI 生成的 Prompt，在 Figma 中快速构建高保真 UI 原型。后端实现 (Go & Alibaba Cloud Serverless):语言: 采用 Go (Golang)。选择理由：极高的执行性能、优秀的并发支持 (Goroutines) 以及在 Serverless 环境中极快的冷启动速度。基础设施: 严格按照 AI Arch Agent 的设计方案。业务逻辑部署在 阿里云函数计算 (FC)，数据存储于 PolarDB 和 OSS，通过 阿里云 API 网关 暴露服务并管理鉴权。Web 前端: 使用 Vite 作为构建工具，利用其秒级热更新特性加速界面开发。桌面端打包: 采用 Wails 框架。技术细节：Wails 将前端（HTML/JS/CSS）与 Go 后端绑定，打包成单一原生二进制文件。启动速度快，且前端 JS 可直接调用本地 Go 方法。阶段五：生态集成与协作
代码托管: 所有产出物（代码、OpenAPI 规范、AI Prompts）均托管在 GitHub，利用 GitHub Actions 进行自动化检查（如 API 契约测试）。飞书集成 (Feishu MCP): 利用飞书开放平台 (MCP) 能力，开发定制机器人，将流水线的关键事件（如“API 契约已冻结”、“新版本构建成功”）实时推送到飞书项目群，实现信息流与工作流的统一。5. 技术栈选型深度依据
技术组件选型依据 和 商业价值
AI Agents (PM & Arch)利用大模型能力解决软件工程中最昂贵的沟通和设计瓶颈，实现知识工作的自动化。极大提升研发前期的精确度，减少后期返工成本。阿里云 Serverless (FC/PolarDB)免去服务器运维负担，按量付费，具备极致弹性和高可用性。降低运维成本 (TCO)，聚焦核心业务逻辑，从容应对业务爆发。Go lang静态强类型保证代码质量；高性能和低资源占用完美契合云原生环境；学习曲线平缓。构建高性能、高稳定性的后端服务基石。OpenAPI (Swagger) / SDD作为唯一的真理来源，强制解耦前后端开发，支持自动化代码生成和测试。消除跨团队协作摩擦，提升并行开发效率。Wails + ViteWails 提供比 Electron 更轻量、更高性能的桌面体验；Vite 提供极致的前端开发体验。交付用户体验更佳的现代化桌面应用，同时保持 Web 开发的高效迭代能力。Figma & 飞书全家桶行业标准的设计与协作平台，深度整合 AI 和工作流。打造无缝连接、信息透明的高效研发团队文化。6. 预期收益
研发效能飞跃: 将需求分析到架构确定的时间从“周”级别缩短至“天”甚至“小时”级别。质量内建: 通过 AI 的强制性拷问和严格的 SDD 契约，从源头消灭模糊需求和接口冲突，显著提升代码一次通过率。成本优化: 阿里云 Serverless 架构大幅降低闲置资源成本；Wails 技术栈降低客户端开发和维护成本。架构标准化: AI Arch Agent 确保了所有新项目都遵循最佳实践的技术架构，避免技术债累积。7. 结论
此提案不仅是技术的升级，更是研发模式的范式转移。通过构建这个“AI 驱动的软件工厂”，我们将拥有把模糊商业构想快速、精确、高质量地转化为数字化产品的能力。这将在未来的市场竞争中为我司构建显著的技术护城河。
