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- 新增全套考试卷、评估卷、参考答案与考试培训包模板 - 修正slidev培训课件：调整模块标题、链路图缩放，替换工单示例为通用业务对象 - 修正课堂红线表述为证据红线，将小组作业调整为个人作业要求 - 新增权限、状态流转、审计日志、看板指标四类可复用业务规则块 - 整理AI工程技能交付包，迁移旧资产至客户专属交付包并统一术语 - 新增考试输出模板与TRAE使用记录文档
9.1 KiB
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为什么选若依作为案例？
若依适合训练： 陌生代码库理解 · 前后端分离结构 · 登录认证链路 · 动态菜单与路由 · 角色与权限 · 按钮权限 · 数据权限 · 操作日志 · 代码生成
- 足够真实 — 不是 demo，是完整后台管理系统
- 足够典型 — 很多企业内部系统都有这些模块
- 足够复杂 — 前后端分离、多模块、多层级
AI 编程不只是写代码
更重要的是：读代码 · 找入口 · 追链路 · 查风险 · 写测试 · 生成文档 · 沉淀经验
AI 对研发的价值，不只是让某个人写得快一点，而是让团队更快理解系统、更快交接、更快定位风险。
AI 能效理念
不是只看： 代码写得更快
更要看：
- 理解更快 · 交接更快
- 定位更快 · 风险更早暴露
- 团队知识沉淀更快
AI 替代人的现实判断
AI 会替代： 重复性、低上下文、低判断含量的工作方式
人必须负责： 业务规则 · 权限边界 · 安全责任 · 架构取舍 · 上线决策
陌生项目分析的四个动作
🏗️
看结构
🔍
找入口
🔗
追链路
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查依据
最终产出：若依权限与菜单模块代码理解报告
模块 1：TRAE 的定位
适合： 检索代码 · 解释函数 · 梳理结构 · 生成链路初稿 · 生成文档初稿
不能直接替代： 业务判断 · 权限决策 · 安全判断 · 上线决策
代码事实 vs 业务事实
代码事实： 代码现在怎么写
TRAE 擅长发现代码事实
业务事实： 业务应该怎么规定
人工必须判断业务事实
适合 TRAE 辅助的任务
- 理解前后端目录
- 查找登录入口
- 查找菜单接口
- 分析动态路由生成
- 解释按钮权限
- 梳理角色权限关系
- 生成代码理解报告初稿
必须人工判断的任务
- 角色权限是否合理
- 数据权限范围是否正确
- 接口是否应该开放
- 敏感操作是否必须审计
- 代码生成结果能否上线
- 权限变更是否影响生产
产出：TRAE 使用边界清单
| 分类 | 说明 |
|---|---|
| 适合 TRAE 辅助 | 查找登录接口、分析调用链路 |
| 可生成初稿但必须人工复核 | 判断角色权限是否合理 |
| 不建议直接交给 TRAE 决定 | 判断能否上线 |