背景与问题
很多 AI 工具在演示场景里看起来很强，但一旦进入真实研发流程，就会遇到上下文混乱、约束缺失和协作不稳定的问题。
这类问题不是模型能力本身决定的，而更像是工作流设计和协作边界没有被清楚定义。
职责
我主要负责设计适用于真实项目的工作流结构，验证 AI 在需求拆解、规则遵循、编码协作和文档沉淀中的具体位置。
同时持续整理 Prompt 结构、上下文传递方式与工程化落地方法，让 AI 的参与方式更稳定、结果更可控。
关键难点与取舍
难点不在于让 AI 产出更多内容，而在于让它在每一环节里都知道边界、目标和上下文。工作流如果本身混乱，AI 只会放大原有问题。
因此我更关注协作过程是否可重复、结果是否可复用，而不是单次输出是不是足够惊艳。
结果与复盘
这个项目让我把“使用 AI”进一步推进到了“设计 AI 协作方式”。相比单点提效，我更看重的是让 AI 长期、稳定、可控地融入真实研发体系。
它也让我更确认，AI 工程化的关键不只是模型能力，而是工作流结构是否清楚、规则是否足够明确。