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AI Harness 实战 03：评分器与裁判体系（规则判定 + LLM-as-Judge 的混合策略）
构建可解释、可校准、可扩展的评测裁判体系：用规则确保确定性底线，用 LLM-as-Judge 覆盖语义质量，解决“能跑回归但判不准”的核心问题。
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AI Harness 实战 02：评测样本工程（从手工案例到可持续数据飞轮）
解决 AI 评测样本老化、覆盖不足、维护成本飙升三大问题，建立可持续更新的样本工程体系与数据飞轮闭环。
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AI Harness 实战 01：从 0 到 1 搭建可重复、可对比、可回归的评测基线
从工程角度落地 AI Harness 的最小可用版本：标准化样本、可重复执行、统一打分与基线对比，解决“优化无证据、回归不可控”的团队常见问题。
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AI Vibe Coding 26《协同平台收官：组织操作系统、年度路线图与长期演进机制》
从技术体系收束到组织操作系统，定义 AI 协同平台的角色模型、治理节奏、年度路线图、能力成熟度与反脆弱机制，确保从“项目成功”走向“持续成功”。
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AI Vibe Coding 25《数据与知识边界治理：RAG、记忆与上下文的安全设计》
系统化设计 AI 的“可见边界”：围绕 RAG 检索、会话记忆、上下文注入与数据生命周期，建立分级权限、最小暴露、可追踪与可遗忘机制，避免数据泄漏与语义污染。
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AI Vibe Coding 24《跨租户与多环境治理：统一规则、分域执行》
设计跨租户与多环境下的 AI 治理架构：统一策略模型、租户隔离、环境分级、配置分层与审计穿透，解决规模化组织中“一套平台多种业务域”的一致性与灵活性冲突。
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AI Vibe Coding 23《策略即代码（Policy as Code）：让治理规则可版本化、可测试、可审计》
将 AI 协同治理规则工程化为 Policy as Code，建立规则仓库、测试金字塔、变更门禁与审计链路，避免策略口头化、执行漂移与跨团队不一致。
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AI Vibe Coding 22《Human-in-the-Loop 2.0：把人工介入从救火升级为策略化编排》
构建 HITL 2.0 体系：按风险与不确定性动态触发人工介入，定义评审职责、SLA、升级路径与反馈闭环，让人工成为系统能力放大器而非瓶颈。
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AI Vibe Coding 21《从协作到自治：Auto-Run 工作流的安全边界设计》
设计 AI Auto-Run 的安全边界：权限分级、审批图、风险评分、执行沙箱与审计回放，确保自动化执行可控而非失控。
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AI Vibe Coding 20《评测即发布门禁：把质量规则写进交付流水线》
建立“评测即门禁”的 AI 交付体系：将业务准确率、策略违规率、可执行性与成本阈值纳入 CI/CD 阻断条件，实现不过线不发布。
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AI Vibe Coding 19《能力注册中心与治理：让 Agent 能力可发现、可控、可灰度》
构建 Agent 能力注册中心，统一管理工具契约、版本、权限、SLO 与灰度策略，解决团队扩张后“能力散落、调用混乱、升级高风险”的系统性问题。
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AI Vibe Coding 18《多 Agent 协议与消息总线：让协同可扩展而不串线》
从协议设计、消息总线、上下文隔离、幂等与补偿、可观测性五个层面构建多 Agent 协作架构，解决“能协作但不稳定”的工程问题。
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AI Vibe Coding 17《领域专用 Agent 设计：让 AI 真正懂你的业务语义》
通过领域词汇表、能力边界、工具契约、状态模型与评测集设计，构建“懂业务语义”的领域专用 Agent，避免通用大模型在复杂业务中“会说不会做”。
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AI Vibe Coding 16：企业级落地蓝图（治理架构与规模化推广）
面向企业规模推广 AI 协同开发：治理分层、平台路线、风险控制、组织推进与投资回报评估，构建可持续的规模化落地方案。
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AI Vibe Coding 15：端到端案例（从需求到上线的协同交付实战）
通过一个完整案例演示 AI 协同交付：需求澄清、任务拆分、并行实现、机审与测试、灰度发布、复盘回注，形成可复制的端到端闭环。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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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。
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AI Vibe Coding 08：知识库与规范中心（让AI持续按团队标准输出）
建立团队级 AI 知识底座：架构规范、编码准则、运行手册与反例库统一管理，并通过检索与版本控制让AI输出长期稳定。
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AI Vibe Coding 07：重构协同与风险隔离（分阶段替换，不爆主干）
建立 AI 辅助重构方法：切片重构、双轨运行、回归对照与回滚开关，让高风险重构可逐步落地而不破坏线上稳定性。
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AI Vibe Coding 06：测试协同（自动生成回归测试与边界样例）
构建 AI 驱动测试协同流程：从需求与改动自动生成回归测试、边界样例与异常路径验证，降低漏测率并缩短回归周期。
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AI Vibe Coding 05：AI优先代码审查流水线（先机审，再人审）
建立AI优先代码审查流程：规则化审查清单、风险分级评论、自动建议修复与人工复核闭环，提升评审效率并降低漏检率。
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AI Vibe Coding 04：多代理协作模式（规划/执行/审查三角分工）
构建多代理协作工作流：规划代理拆任务、执行代理产出改动、审查代理做风险审计，提升并行效率并降低单点幻觉风险。
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AI Vibe Coding 03：上下文工程与范围控制（给够信息，不给噪音）
系统讲解上下文工程：信息分层、检索注入、范围白名单、冲突消解与上下文衰减策略，让AI在复杂代码库中稳定输出。
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AI Vibe Coding 02：任务分解与可验证提示词（不是咒语，是工程契约）
用工程化方法设计提示词：任务拆分、约束注入、输出格式约定与验收断言，让AI产出从“看起来对”变成“可验证地对”。
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AI Vibe Coding 01：协同工作流地基（从单人写码到人机双工位）
从工程开发转入 AI 协同生产：定义角色分工、上下文切片、任务契约、验收闭环与风险边界，建立可复制的 Vibe Coding 基础工作流。
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