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在大模型辅助编程快速普及的当下,软件研发正在出现一种新的效率悖论:第一版代码更容易写出来,但真正拖住交付节奏的往往是调试、联调、回归与追责。很多工程师的直观感受是,AI 写得快,bug 定位慢,越到多人协作与多仓库环境,排查时间越长。
很多团队的真实体感是:写代码不难,难的是把代码变成可交付、可回放、可持续演进的系统。AI 能写出代码,但写不出你团队的共识。
DAS 标准尝试把这种不确定性从源头工程化:把需求与边界写成可版本化的主文档,把跨边界接口固化为可校验的契约,再用一条 verify 验证入口把文档与代码锁在同一条轨道上,让问题尽量在合并前暴露,而不是在联调与线上才暴露。
由重庆艾之舟科技有限公司( AzzCraft Inc )推出的“文码合一”(Docs as Software ,DAS)标准v1.0.0 已于 2026年1月20日开源发布,并在 WiseModel 平台与 GitHub 仓库公开提供,该标准规范文本采用 CC BY 4.0 许可。
DAS已上线始智AI-wisemodel开源社区,欢迎大家在署名条件下分享与改编。。

代码地址
https://wisemodel.cn/codes/peng2007/das-standard
01.
要点速览
首个公开稳定版本:给出面向 AI 研发的统一工程方法论框架,覆盖系统拓扑、契约治理、单部署模块化、一键验证、领域驱动设计与行为驱动开发对齐等关键主题。
聚焦 AI 编程最常见的时间黑洞:接口语义漂移、跨仓库协作不确定、线上问题难复现、端到端回归反馈慢。
默认一致性等级为 L1,强调可循序渐进采纳,让团队先把最关键的边界与验证做扎实,再逐步扩展到组织级治理。
公开案例中,有团队将引入 Master Doc、契约优先与 verify 门禁后的效率提升描述为 100x 级别,尤其在联调与回归环节出现数量级压缩。

02.
AI写得快,但为什么交付慢?
在企业级项目里,bug 往往不是语法错误,而是边界与语义错误。AI 可以迅速生成大量代码,但如果规格不清、接口不稳、验证缺位,代码越多,排错越慢,常见症状包括:
需求与验收口径在口头与即时消息里不断漂移,代码能跑但不符合真实业务。
接口字段、错误语义、默认值缺少统一定义,出现各自都能跑,合在一起就出错。
缺少可回放的证据链,线上问题复现依赖运气,定位依赖个人记忆。
端到端测试越来越慢且越来越脆,回归周期变长,发布节奏被迫放缓。
多人并行修改同一边界,冲突在后期集中爆发,联调阶段成为时间黑洞。
03.
DAS 的核心做法:
不确定性变成可治理的工程事实
第一,主文档先行。DAS 建议为每一次产品与系统变更建立一份 Master Doc 主文档,作为团队与 AI 智能体共同遵循的唯一事实源。主文档通常需要把以下内容写清楚、写具体:
目标、范围、非目标,避免需求无限外溢。
用户旅程、关键流程、验收标准,让做对有明确判据。
系统拓扑与模块边界,包括单仓与多仓划分、依赖方向、变化半径。
关键数据模型与持久化约束,避免数据库与数据接口成为隐性炸点。
外部接口与内部接口的契约面清单,明确哪些边界必须兼容演进。
验证计划与发布门禁,把测试从事后补救变成过程内建设。
第二,契约优先。DAS 把跨仓库、跨服务、跨版本,以及会被未来读取的持久化接口面视为契约面,要求用结构、语义、样例、可执行检查四个要素把边界写死,减少靠猜测完成对接。一个可落地的契约通常至少包含:
结构定义,例如请求与响应字段、类型、必填约束,做到机器可校验。
语义定义,例如字段含义、默认值、不变量、错误码语义、脱敏规则,做到人可理解。
样例与边界用例,例如正确与错误的输入输出示例,覆盖极端值。
可执行检查,把契约检查放进 verify 流水线,在合并前自动验证兼容性与一致性。
第三,一键验证。DAS 以 verify 作为统一验证入口,把主文档、契约与实现对齐,把是否合格变成可重复、可审计的验证结论。实践中,verify 往往会分层组织为快速门禁与全量门禁,让开发者在分钟级获得反馈,同时保留发布前的全面回归。

04.
DAS案例:百倍级效率说法从何而来
在一篇公开报道
(https://mp.weixin.qq.com/s/R1vCNMdRhTkrRRzmvGjTig?scene=1)与对外分享中,某团队以企业级门户系统为例,描述了在复杂业务场景下采用 DAS 方法后的交付节奏变化。该系统包含中英双语官网、多角色权限、商机报备流转、工单等模块,属于典型的多流程、多权限、可持续演进的企业级应用。
公开材料称,传统模式下这类全栈系统通常需要前端、后端、测试、设计等多人协作,开发周期往往以月计,联调与回归占据大量时间。该团队在实践中先固化 Master Doc 主文档,再把关键接口写成契约,并将契约检查、逻辑验证、回归验证统一纳入 verify 入口。其描述称,通过一条 verify 指令,系统可以在几分钟内完成数百项验证,让大量问题在合并前被发现,从而显著降低人工联调强度。
上述材料将这种变化概括为 100 倍,也就是 100x 级别的效率提升,尤其体现在联调、回归与返工环节。需要说明的是,这一数字来自个案分享与公开材料的描述,并不等同于对所有团队与所有项目的普遍承诺。不同团队的实际收益与系统复杂度、工程基线、验证覆盖度、组织协作方式密切相关。
公开材料口径:传统组织方式通常需要约 5 人协作,周期至少 3 个月。
公开材料口径:采用 Master Doc 与契约优先后,端到端交付压缩到以天计,案例描述约 3 天完成主要交付。
公开材料口径:一条 verify 指令可在几分钟内完成数百项逻辑验证,将问题前置暴露。
公开材料口径:联调工作量显著降低,案例中用零联调或少联调来描述这种变化。
05.
把 Debug 时间从后期前移到合并前
很多团队把 Debug 难归因于模型能力,但工程现场更常见的原因是信息不完整与边界不清晰。DAS 的思路是先降低系统的不确定性,再让 AI 在更小、更可控的空间里工作。对工程师来说,它带来的直观变化往往是:
排查范围更小:模块边界与责任明确,出错时不需要在整仓库里盲搜。
问题更早暴露:契约检查与快速门禁把一类错误拦截在合并前。
定位更快:失败点更靠近契约与用例,日志与验证报告更容易复盘。
返工更少:契约与验收口径稳定后,改动不再到处连锁反应。
举例来说,当某个接口字段需要扩展或调整语义时,传统做法很容易在多个仓库出现不一致,直到联调阶段才集中爆雷。按契约优先的方式,变更会先落在契约与样例上,再通过 verify 检查兼容性与用例覆盖,从流程上把漂移成本提前支付,用自动化换取确定性。
06.
如何低成本试点
对希望快速验证效果的团队,可以从最小闭环开始,避免一上来全量改造:
选一条关键业务链路,先写出 Master Doc,把验收口径、接口边界、数据约束写清楚。
把最易漂移的接口面做成契约四件套,并把契约检查接入 verify 快速门禁。
把 verify 作为提交与合并的常规入口,让问题在日常开发中被持续消化。
逐步扩展到更多模块与仓库,再在组织层面引入更严格的一致性等级与审计要求。
适用团队和关注点
AI 参与研发、需求与变更频率高的产品团队,希望提升交付确定性。
多仓库、多语言、多服务协作,接口面复杂且易漂移的组织。
对审计、回放、隐私与合规要求更高的行业团队。
端到端链路长、回归成本高,希望把验证分层做快反馈的研发团队。
DAS 标准提供的是一套可复用的工程语言与边界治理方法。其效果取决于团队现有工程基线、系统拓扑复杂度、验证体系成熟度,以及契约与 verify 是否能持续执行。对组织而言,更稳妥的理解是用更清晰的边界与更可执行的验证,换取更稳定的交付确定性。

编辑:赵雅鑫
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