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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
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# 模块 1：AI 改动的工程闭环
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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。
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这些工程要素共同约束 AI 改动的速度、质量与责任边界。
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影响分析
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-> 变更实现
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-> PR 说明
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-> Git 审查与合并
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-> CI 构建与测试
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-> 发布或回退判断
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-> 可追溯技术结论
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逐字稿：第六天不再讨论如何让 AI 生成更多代码，而是讨论一段 AI 改动怎样进入研发交付。前面的影响分析、测试安全网和回退判断，会在这里连接成一条可审查、可验证、可追溯的工程链路。每个环节都要留下能够支撑下一步判断的技术信息。
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第六天不再介绍新的工具按钮，而是把前面形成的影响分析、问题定位、测试安全网和回滚判断放回工程交付的完整语境。
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这条链路强调每一步输出什么技术信息：影响分析限制范围，变更实现落实规则，PR 提供审查上下文，Git 保存历史，CI 补充自动化验证，最后留下准确的技术结论。它描述的是工程质量要求，不预设任何组织安排。
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# CI/CD 在交付链路中的位置
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<div class="font-bold">CI：持续集成</div>
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<div class="mt-2 text-xs op-70">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。</div>
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<div class="p-4 rounded-xl bg-emerald-500/10 border border-emerald-500/30">
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<div class="font-bold">持续交付</div>
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<div class="mt-2 text-xs op-70">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。</div>
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<div class="font-bold">持续部署</div>
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<div class="mt-2 text-xs op-70">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。</div>
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提交 PR <span class="op-50">-></span> CI 构建与测试 <span class="op-50">-></span> 可部署版本 <span class="op-50">-></span> 测试环境验证 <span class="op-50">-></span> 人工确认 <span class="op-50">-></span> 生产发布或回退
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</div>
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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。
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逐字稿：CI 的全称是持续集成，代码进入协作链路后，它自动执行编译、检查和测试，尽早暴露不能合入的问题。CD 需要区分持续交付和持续部署：前者形成可部署版本并保留人工发布判断，后者才是自动发布生产环境。无论采用哪种方式，CI 通过都只是发布判断的一份证据。
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CI 是持续集成，关注代码进入协作链路后能否正常构建、检查和测试。第六天的 CI 日志分析会围绕这个环节展开。
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CD 在不同语境中可能指持续交付或持续部署。持续交付侧重形成可部署版本，生产发布保留人工确认；持续部署则会自动发布生产环境。两者的差异是生产发布是否自动发生。
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# AI 改动进入协作后的四类信息
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改动目标
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<div class="mt-2 text-xs op-70">解决什么问题，明确不解决什么问题</div>
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影响范围
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<div class="mt-2 text-xs op-70">涉及哪些入口、数据、状态、权限或外部依赖</div>
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<div class="p-4 rounded-xl bg-amber-500/10 border border-amber-500/30">
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验证证据
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<div class="mt-2 text-xs op-70">哪些行为已经由测试、日志或人工检查证实</div>
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<div class="p-4 rounded-xl bg-purple-500/10 border border-purple-500/30">
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已知边界
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<div class="mt-2 text-xs op-70">哪些场景尚未覆盖，哪些结论仍需要确认</div>
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逐字稿：AI 参与过的上下文不能只停留在对话窗口。进入协作后，至少要把改动目标、影响范围、验证证据和已知边界写清楚。这样评审、排障和后续维护的人才能基于同一组事实继续判断，而不是重新猜测改动意图。
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AI 生成代码时，关键上下文很容易只留在对话窗口中。进入协作链路后，至少需要把改动目标、影响范围、验证证据和已知边界说清楚。
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这四类信息不是额外文书，而是代码评审、CI 排障和后续维护能够进行准确判断的前提。
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# 工程质量的最终责任仍在人
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| AI 可以加速 | 人必须确认 |
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| 搜索代码、归纳调用链、生成候选实现 | 业务规则是否正确 |
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| 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 |
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| 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 |
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| 提供多种实现方案 | 采用哪一种方案及其长期维护成本 |
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把 AI 当作加速器，而不是把工程判断外包给 AI。
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逐字稿：AI 可以快速搜索代码、生成候选实现、起草测试和解释日志，但这些都是辅助判断的材料。业务规则是否正确、权限和数据边界是否完整、变更是否可以合入，仍然需要由人根据证据确认。把 AI 当作加速器，不能把工程责任交给 AI。
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这一页给出边界：AI 擅长生成候选、归纳信息和补齐重复劳动；但业务规则、权限和数据安全、范围取舍与交付结论必须由人确认。
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后续模块将从 PR、Git、CI、资产和可维护性几个角度具体说明如何保留这种判断能力。
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