Post Archive
文章归档 · 第 3 页
持续记录可扩展系统、前端架构和工程化实践。
-
AI Vibe Coding 14:跨职能协同(产品-工程-运营一体工作流)
设计跨职能 AI 工作流:产品定义、工程实现、运营验证同链路协同,统一任务语义、验收口径与数据反馈,缩短需求到上线闭环。
-
AI Vibe Coding 13:平台化建设(从脚本工具到团队级协作系统)
将分散的 AI 工具链平台化:统一入口、任务编排、权限控制、规则中心、审计与指标看板,形成可复用的团队级协作系统。
-
AI Vibe Coding 12:组织落地(角色升级、培训体系与绩效重构)
从个人效率走向组织升级:定义AI时代岗位分工、建立分层培训体系、重构绩效指标与协作机制,让团队稳定进入人机协同生产模式。
-
AI Vibe Coding 11:成本与吞吐优化(模型路由、预算与SLA)
建立AI协作成本治理体系:任务分级路由、模型混用策略、预算预警与吞吐SLA,确保规模化使用下效率与成本可控。
-
AI Vibe Coding 10:安全与合规(权限、审计与数据边界)
在AI协同开发中建立安全合规底座:最小权限、敏感数据隔离、操作审计、输出留痕与合规检查,确保效率提升不以安全代价换取。
-
AI Vibe Coding 09:数据飞轮(从任务日志学习团队协作策略)
把AI协作过程数据化:采集任务日志、分析成功模式与失败模式、优化任务模板与规则库,形成团队专属的持续改进飞轮。