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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
6.0 KiB
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模块 1：AI 改动的工程闭环
AI 辅助完成的代码，仍然要经过研发协作中的基本检验：范围清晰、变更可审查、结果可验证、结论可追溯。
这些工程要素共同约束 AI 改动的速度、质量与责任边界。
影响分析
-> 变更实现
-> PR 说明
-> Git 审查与合并
-> CI 构建与测试
-> 发布或回退判断
-> 可追溯技术结论
CI/CD 在交付链路中的位置
CI：持续集成
代码提交后自动编译、检查和测试，尽早发现无法合入的问题。
持续交付
CI 通过后形成可部署版本，进入测试或预生产环境；生产发布仍需人工确认。
持续部署
CI 通过后自动发布生产环境，需要成熟的监控、自动化门禁和回退能力。
提交 PR -> CI 构建与测试 -> 可部署版本 -> 测试环境验证 -> 人工确认 -> 生产发布或回退
CI 负责尽早暴露问题；是否发布仍需要结合业务风险和验证证据作出判断。
AI 改动进入协作后的四类信息
改动目标
解决什么问题，明确不解决什么问题
影响范围
涉及哪些入口、数据、状态、权限或外部依赖
验证证据
哪些行为已经由测试、日志或人工检查证实
已知边界
哪些场景尚未覆盖，哪些结论仍需要确认
工程质量的最终责任仍在人
| AI 可以加速 | 人必须确认 |
|---|---|
| 搜索代码、归纳调用链、生成候选实现 | 业务规则是否正确 |
| 生成测试草稿、解释日志、提出修复假设 | 权限、数据和状态边界是否完整 |
| 补充 PR 说明和变更摘要 | 变更范围是否可接受，验证结论是否准确 |
| 提供多种实现方案 | 采用哪一种方案及其长期维护成本 |
把 AI 当作加速器，而不是把工程判断外包给 AI。