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研发团队 AI 编程落地架构怎么搭?七层参考架构(工具无关 + Git 单一事实来源)

研发团队 AI 编程落地架构怎么搭?七层参考架构(工具无关 + Git 单一事实来源) 1. 问题买工具 ≠ 建能力症状工具采购了一堆、规则散落在各人编辑器、高手一走能力归零、换工具推倒重来。根因缺分层架构能力绑定在具体产品和个人账号上。2. 两个设计原则工具无关面向抽象接口不依赖厂商私有功能Git 单一事实来源规则/上下文/Skill/配置全部文本化入库走 PR可评审可回滚可审计。3. 七层架构含职责与落地形式表格层核心职责典型落地物度量治理效能度量/质量门禁/规则迭代看板、DORA返工指标、门禁场景应用任务风险分级 T1/T2/T3分级 SOP、人机分工矩阵Harness 核心上下文/拆解/执行/验证/沙箱/回滚AGENTS.md、流水线、eval能力沉淀Skill/模板/业务本体Skill 库、规则模板、本体库工具适配MCP 网关/插件纳管/权限收口MCP Gateway、插件白名单模型资源多模型路由/私有化/配额模型路由表、私有部署安全合规横向脱敏/沙箱/漏洞门禁/审计DLP、SAST、审计日志4. 一次 AI 编码请求的完整流转时序场景分级 → Harness 装配 → 取 Skill → 网关调模型按敏感度路由→ 安全脱敏/沙箱/审计 → 产物回 Git 评审门禁 → 度量记录。5. 三阶段落地0→1场景分级 AGENTS.md 数据红线1→10Harness Skill 库 度量10→100网关 多模型 全量审计。6. 避坑不要一上来七层全建不要绑定单一厂商云端状态规则文件必须进 Git安全不能做成事后模块。系列分级管控、 Harness、能力沉淀、安全逐层展开建议收藏专栏。同名 公 众 号 持续更新
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