本文分享了作者使用BMad v6 AI驱动开发方法论完成AutoQA-Agent项目的实战经验,公开了32场完整的AI协作对话记录。这些对话真实记录了AI如何作为’技术合伙人’参与软件开发的全过程,包括架构设计、功能实现、代码重构和问题排查等环节。BMad v6方法论将开发过程拆解为架构师、开发者、产品经理和测试工程师等不同AI角色,人类则作为项目负责人协调协作。文章不仅展示了AI在技术选型、问题排查和代码重构等方面的实际应用,还介绍了如何使用Lovable搭建展示这些对话的网站。这一实践案例为开发者、产品经理和技术管理者提供了AI协作开发的宝贵参考,证明了AI不会取代开发者,而是会成为开发者的得力助手。
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开源的AI对话监控面板很实用,正好团队在找这类工具。准备试用一下。
折叠屏市场确实在升温,不过售罄也可能是备货策略。期待看到实际销量数据。
从磁盘I/O角度解释B树的设计动机,这个切入点很好。终于理解为什么数据库不用二叉树了。
IT术语转换确实是个痛点,之前用搜狗总是把技术词汇转成奇怪的词。智谱这个方向值得期待。
这个工具结合LLM和搜索API的思路很有意思,正好解决了我在做知识管理时遇到的问题。请问有没有部署文档?
这个漏洞确实严重,我们团队上周刚遇到类似问题。建议补充一下如何检测现有项目是否受影响的方法。
从简单规则涌现复杂性这个思路很有意思,让我想起元胞自动机。不过数字物理学在学术界争议还挺大的。
我也遇到了指令跟随变差的问题,特别是多轮对话时容易跑偏。不知道是模型退化还是负载优化导致的。