AI重塑软件工程03-基于ClaudeCode开发完整商业应用软件项目实践指南

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大家好，我是人月聊IT。今天继续聊AI软件工程方面的话题，即我们最近采用ClaudeCode通过上下文工程和VibeCoding的方式完成了一个完整对外商业小项目的交付工作。因此在这里分享下最佳实践

本次规范指南是专为 JeecgBoot 3.8.2+框架设计的 AI 编程系统，基于 Context Engineering 理论和 CoT 推理链，通过 A2A (Agent-to-Agent) 协议集成，实现从需求理解到代码生成的完整 AI 驱动开发生命周期。

🌟 核心理念与技术演进

ContextDev 方法论深度融合了现代 AI 原生开发的最佳实践，借鉴并扩展了 DeepWiki 和 Context7 的核心理念:

📖 DeepWiki 启发: 可对话的智能文档系统

DeepWiki (https://deepwiki.com/) 提出的"AI documentation you can talk to"理念，深刻影响了 ContextDev 的文档工程设计:

• 交互式知识探索: 将静态技术文档转化为可查询、可对话的活知识库
• 深度代码理解: 通过 AI 深度索引实现对复杂代码库的自然语言探索
• 上下文感知检索: 基于语义理解而非关键词匹配的智能文档检索
• 持续知识演进: 文档随代码库演进自动更新，保持知识时效性

在 ContextDev 中的应用:

• Context 基线文档 (context_base_[SYSTEM].yaml): 采用结构化 YAML 格式，支持 AI Agent 直接解析和推理
• 领域知识图谱: 构建可查询的领域知识库，支持自然语言问答和推理链追溯
• 推理模式库: 可复用的推理模板，支持基于历史决策的智能推荐
• 文档即代码: 所有架构决策、需求分析均以机器可读格式存储，实现文档-代码双向追溯

🔗 Context7 启发: AI 优先的上下文协议

Context7 (https://context7.com/) 作为 Upstash 项目，专注于为 LLMs 和 AI 代码编辑器提供优化的文档上下文，其设计理念深度整合进 ContextDev:

• MCP 协议集成: Model Context Protocol 作为 AI 工具链的标准通信协议
• 实时上下文管理: 动态维护和更新开发上下文，确保 AI 决策基于最新信息
• LLM 优化文档: 文档格式针对 LLM 理解和推理能力优化，而非人类阅读体验
• 跨工具协作: 支持多种 AI 编程工具(Claude、Cursor 等)的无缝集成

在 ContextDev 中的应用:

• MCP Server 生态: 原生支持 superdesign、filesystem 等 MCP 服务器集成
• 上下文工程标准: 定义 7-Agent 协作链的上下文传递和管理规范
• 推理基线机制: reasoning_baseline_[SYSTEM]_[MODULE].yaml 作为推理上下文的持久化存储
• A2A 协议: Agent-to-Agent 通信协议确保推理结论的无损传递

🎯 ContextDev 的创新扩展

基于 DeepWiki 和 Context7 的理念，ContextDev 进一步创新:

1. 7-Agent 推理协作链: 从文档工程延伸到完整开发生命周期的 AI 协作
2. Context Engineering 方法论: 系统化的上下文构建、管理和演进流程
3. CoT 推理链集成: 每个 Agent 的决策过程都有完整的思维链追溯
4. EARS + BDD 标准: 结构化需求表达和行为驱动开发的自动化集成
5. JeecgBoot 深度适配: 针对企业级 Java 低代码平台的专用优化

📚 文档导航

• 使用指南 - 详细的使用方法和示例
• A2A 协议指南 - A2A 协议规范、集成实施和使用说明
• 命名规范 - 代码和文档命名规范

🧠 核心方法论

🔗 Context Engineering + CoT 推理链

AI 原生开发流程: 需求理解 → 分析推理 → 设计思考 → 架构决策 → 任务分解 → 实施生成 → 测试验证

• agent-1 (Context 基线师): Context 基线建立 + 领域知识构建 + 上下文管理
• agent-2 (需求推理师): EARS 需求分析 + BDD 场景设计 + CoT 业务推理
• agent-3 (设计思考师): 需求可视化 + 交互设计推理 + 原型生成
• agent-4 (架构推理师): 技术架构 CoT 推理 + 设计决策链 + 组件设计
• agent-5 (POC验证师): POC场景开发 + 技术验证 + 风险评估
• agent-6 (实施推理师): 任务分解 CoT + 代码生成策略 + 实施推理
• agent-7 (验证推理师): 测试策略推理 + 质量保证 CoT + 验证设计

🛠️ AI 编程技术栈

• Context Engineering: 上下文工程和领域知识管理 (受 DeepWiki 可对话文档启发)
• CoT Reasoning: 思维链推理和决策追溯
• MCP Integration: Model Context Protocol 工具集成 (基于 Context7 MCP Server 标准)
• EARS Compliance: 结构化需求表达标准
• BDD Specification: 行为驱动开发规范
• AI-Native Documentation: LLM 优化的机器可读文档格式 (借鉴 Context7 设计理念)

🗂️ AI 编程方法论架构

ContextDev/
├── agents/                         # AI推理Agent定义
│   ├── baseline-manager.md         # Context基线师
│   ├── requirements-analyst.md     # 需求推理师
│   ├── prototype-designer.md       # 设计思考师
│   ├── system-architect.md         # 架构推理师
│   ├── poc-developer.md            # POC验证师
│   ├── code-developer.md           # 实施推理师 (集成@codegen-expert)
│   └── quality-tester.md           # 验证推理师
├── templates/                      # Context Engineering模板
│   ├── 01-baseline/               # Context基线
│   ├── 02-requirements/           # EARS需求推理
│   ├── 03-prototype/              # 设计思考
│   ├── 04-architecture/           # 架构推理
│   ├── 05-poc/                    # POC验证
│   ├── 06-development/            # 实施推理
│   └── 07-testing/                # 验证推理
└── README.md                      # AI编程方法论说明

🔗 AI 推理协作链

Context Engineering + 推理流程:

Context基线 → 需求推理 → 设计思考 → 架构推理 → POC验证 → 实施推理 → 验证推理
   ↓           ↓          ↓          ↓          ↓         ↓          ↓
领域知识构建 → EARS+BDD → 交互设计 → 技术决策 → 技术验证 → 代码生成 → 质量保证

🎛️ EXECUTION_MODE 参数配置

ContextDev 7-Agent 协作链支持两种执行模式：

interactive 模式（交互式）

• 适用场景: 明确需求实施场景
• 工作方式: 每个 Agent 执行前后都需要用户确认
• 用户体验: 高度可控，用户可以在每个步骤进行干预和调整
• 使用建议: 适合重要项目或需要精确控制的场景

silent 模式（静默）

• 适用场景: 探索式需求分析场景
• 工作方式: AI 根据专家经验和行业最佳实践自动完成整个需求闭环开发
• 用户体验: 高效快速，减少用户干预
• 使用建议: 适合快速原型开发或标准化业务场景

参数传递机制

• 设置位置: 由 agent-1（Context 基线师）在初始化时设置
• 传递方式: 在整个 7-Agent 协作链中保持一致
• 配置方法: 在启动 agent-1 时选择执行模式（1=interactive, 2=silent）

文件命名格式: [SYSTEM]-[MODULE]-[TIMESTAMP]-[AGENT]-[TITLE].yaml

示例:

• HAIR-CUSTOMER-20250804143000-REQ-客户信息管理.yaml
• HAIR-CUSTOMER-20250804143000-PROTO-客户信息管理.yaml
• HAIR-CUSTOMER-20250804143000-ARCH-客户信息管理.yaml
• HAIR-CUSTOMER-20250804143000-DEV-客户信息管理.yaml
• HAIR-CUSTOMER-20250804143000-TEST-客户信息管理.yaml

🎯 Context Engineering 存储结构

AIGC/
├── context_base_[SYSTEM].yaml                    # Context基线和领域知识
├── reasoning_baseline_[SYSTEM]_[MODULE].yaml     # 推理基线和上下文
└── [SYSTEM]_[MODULE]/
    ├── [SYSTEM]-[MODULE]-[TIMESTAMP]-REQ-[TITLE].yaml    # EARS需求推理
    ├── [SYSTEM]-[MODULE]-[TIMESTAMP]-PROTO-[TITLE].yaml  # 设计思考
    ├── [SYSTEM]-[MODULE]-[TIMESTAMP]-ARCH-[TITLE].yaml   # 架构推理
    ├── [SYSTEM]-[MODULE]-[TIMESTAMP]-DEV-[TITLE].yaml    # 实施推理
    └── [SYSTEM]-[MODULE]-[TIMESTAMP]-TEST-[TITLE].yaml   # 验证推理
└── CONTEXT-KNOWLEDGE/
    ├── domain-knowledge.yaml                     # 领域知识库
    └── reasoning-patterns.yaml                   # 推理模式库

🚀 AI 编程方法论快速开始

0. MCP Server 环境配置

superdesign MCP Server 安装

# 1. 克隆 superdesign MCP Server 项目
git clone https://github.com/jonthebeef/superdesign-mcp-claude-code.git

# 2. 安装依赖
cd superdesign-mcp-claude-code
npm install

# 3. 构建项目
npm run build

# 4. 配置 Claude Code MCP 服务
claude mcp add superdesign "node /path/to/superdesign-mcp-claude-code/dist/index.js"

# 5. 验证 MCP 服务状态
claude mcp list

MCP 服务配置说明

• 项目级别配置: 每个项目目录需要单独配置 MCP 服务
• 配置文件位置: .claude.json 文件在项目根目录
• 服务要求: Node.js v16.0+ 环境

1. Context Engineering 初始化

# 建立Context基线和领域知识
cp templates/01-baseline/context_base_template.yaml AIGC/context_base_[SYSTEM].yaml

# 建立推理基线和上下文
cp templates/01-baseline/reasoning_baseline_template.yaml AIGC/reasoning_baseline_[SYSTEM]_[MODULE].yaml

2. AI 推理协作链执行

# Step 1: Context基线师 - 领域知识构建
使用 templates/01-baseline/context_base_template.yaml

# Step 2: 需求推理师 - EARS需求分析 + 推理链
使用 templates/02-requirements/requirement_template.yaml

# Step 3: 设计思考师 - 交互设计推理 + MCP 原型生成
使用 templates/03-prototype/prototype_template.yaml
集成 superdesign MCP Server 进行智能原型生成

# Step 4: 架构推理师 - 技术架构推理
使用 templates/04-architecture/architecture_template.yaml

# Step 5: 实施推理师 - 任务分解推理 + 代码生成
使用 templates/05-development/development_template.yaml

# Step 6: 验证推理师 - 测试策略推理
使用 templates/06-testing/testing_design_template.yaml

3. MCP 工具集成和 JeecgBoot 适配

基于 Context7 的 MCP Server 标准，ContextDev 构建了完整的 AI 工具链生态:

🔌 MCP Protocol 生态集成

• MCP Protocol: Model Context Protocol 工具链集成 (遵循 Context7 MCP Server 规范)
• Context7 集成潜力: 可接入 Context7 的实时文档服务，为 AI Agent 提供最新的框架和 API 参考
• 跨工具协作: 支持 Claude Code、Cursor 等 AI 编程工具的无缝集成

🎨 Superdesign MCP Server

专业原型设计 MCP 服务集成 (受 DeepWiki 交互式探索启发):

• 智能原型生成: 基于需求描述自动生成界面原型
• JeecgBoot 适配: 符合 Vue3 + Ant Design Vue 技术栈
• 响应式设计: 自动适配多设备屏幕尺寸
• 组件映射: 优先使用 JeecgBoot 和 Ant Design 组件

🧠 AI 原生能力

• Context Retrieval: 智能上下文检索和知识管理 (基于 DeepWiki 语义检索理念)
• CoT Reasoning: 思维链推理和决策追溯
• EARS Compliance: 结构化需求表达自动化
• BDD Generation: 行为驱动场景自动生成
• JeecgBoot CodeGen: 基于推理结果的代码自动生成

🔮 未来集成方向

• Context7 MCP Server: 接入 Context7 的实时文档服务，提供 JeecgBoot 框架的最新 API 参考
• DeepWiki 式代码索引: 为 JeecgBoot 项目建立深度可查询的代码知识库
• LLM 优化上下文: 所有文档和推理产物均采用 LLM 友好格式存储

📖 上手指南

ContextDev 系统支持两种主要使用场景，根据用户需求的明确程度选择合适的工作流程：

🔍 场景 1：探索式需求分析场景

适用情况：

• 用户提出宽泛的系统建设目标（如"我想做一个电商系统"、"需要一个客户管理系统"）
• 业务需求不够明确，需要进一步澄清和细化
• 商业目标和功能范围需要确认和界定

工作流程：

需求探索 → 商业目标确认 → 系统功能范围界定 → 需求基线建立 → 7-Agent协作链执行

操作步骤：

启动需求探索 (agent-1 主导)

用户输入: "我想做一个电商系统"
agent-1 响应:
- 引导用户明确商业目标
- 询问目标用户群体
- 了解核心业务流程
- 确认技术约束条件

商业目标确认 (agent-1 + agent-2 协作)

确认内容:
- 业务价值和盈利模式
- 核心功能优先级
- 用户体验期望
- 系统规模和性能要求

功能范围界定 (agent-2 主导)

输出内容:
- 核心功能清单
- 功能边界定义
- 实施优先级排序
- 技术可行性评估

需求基线建立 (agent-1 完成)

生成文档:
- context_base_[SYSTEM].yaml
- reasoning_baseline_[SYSTEM]_[MODULE].yaml

7-Agent 协作链执行

按标准流程执行: agent-2 → agent-3 → agent-4 → agent-5 → agent-6 → agent-7

示例交互流程：

用户: "我想做一个电商系统"

agent-1:
"我来帮您明确电商系统的具体需求。请告诉我：
1. 您的目标客户群体是什么？(B2B/B2C/C2C)
2. 主要销售什么类型的商品？
3. 预期的用户规模和交易量？
4. 是否需要移动端支持？
5. 有哪些特殊的业务流程要求？"

用户: "主要做B2C，销售数码产品，预期1000+用户，需要手机APP"

agent-1:
"基于您的描述，我为您规划一个数码产品B2C电商系统。
核心功能包括：商品管理、订单处理、用户管理、支付集成、移动端支持。
接下来我将建立系统基线，然后启动详细的需求分析..."

预期输出：

• 明确的商业目标和功能范围
• 完整的系统基线文档
• 详细的需求分析文档
• 后续的架构设计和实施方案

✅ 场景 2：明确需求实施场景

适用情况：

• 用户提供详细的系统建设目标和具体功能需求
• 业务需求清晰明确，功能范围已确定
• 可以直接进行技术实施规划

工作流程：

需求理解 → 文档架构预览 → 内容摘要确认 → 7-Agent协作链执行

操作步骤：

需求理解 (agent-2 主导)

处理内容:
- 解析用户提供的详细需求
- 识别核心业务实体和流程
- 确认技术约束和集成要求

文档架构预览 (agent-1 支持)

生成预览:
- 系统模块划分
- 文档结构规划
- 协作链执行计划

内容摘要确认 (用户确认)

确认内容:
- 需求理解的准确性
- 系统架构的合理性
- 实施计划的可行性

7-Agent 协作链执行

完整执行: agent-1 → agent-2 → agent-3 → agent-4 → agent-5 → agent-6 → agent-7

示例交互流程：

用户: "我需要开发一个培训管理系统，包含课程管理、学员管理、考试系统、证书颁发等功能，基于JeecgBoot框架，支持多租户"

agent-2:
"我理解您需要开发一个培训管理系统，核心功能包括：
- 课程管理：课程创建、分类、排课
- 学员管理：注册、学习进度跟踪
- 考试系统：试题管理、在线考试、成绩统计
- 证书颁发：证书模板、自动颁发
- 多租户支持：数据隔离、权限管理

技术栈：JeecgBoot + Vue3 + MySQL
是否确认开始详细的需求分析和架构设计？"

用户: "确认，请开始"

agent-2: "开始执行7-Agent协作链，为您生成完整的技术实施方案..."

预期输出：

• 标准化的需求分析文档
• 完整的系统架构设计
• 详细的开发实施计划
• 全面的测试验证方案

🎯 场景选择指南

选择场景 1 的情况：

• 需求描述少于 50 字
• 缺少具体功能描述
• 没有明确的技术要求
• 需要商业模式咨询

选择场景 2 的情况：

• 需求描述超过 100 字
• 包含具体功能清单
• 明确技术栈和约束
• 有清晰的业务流程

🚀 快速开始建议

1. 准备阶段：明确您的需求类型（探索式 vs 明确式）
2. 选择场景：根据需求明确程度选择合适的工作流程
3. 启动协作：按照对应场景的操作步骤开始
4. 跟踪进度：关注每个 Agent 的输出和质量标准
5. 验证结果：确保最终输出符合预期目标

🧠 AI 编程方法论特性

🔗 Context Engineering 核心

融合 DeepWiki 和 Context7 的上下文工程范式:

• 领域知识管理: 构建和维护领域特定的知识图谱
  • 采用 DeepWiki 的深度索引策略，支持自然语言查询
  • 知识库结构化存储，支持 AI Agent 自动检索和推理
• 上下文工程: 智能上下文构建和推理链管理
  • 遵循 Context7 的 LLM 优化文档标准
  • 推理上下文持久化存储，支持跨会话知识继承
• 推理模式库: 可复用的推理模式和决策模板
  • 历史推理链可查询、可复用
  • 基于成功案例的智能推荐机制
• 知识追溯: 完整的推理链追溯和决策依据记录
  • DeepWiki 式的交互式探索体验
  • 从需求到代码的完整追溯链路

🧩 推理增强

• 多层推理: 业务理解 → 技术分析 → 实施决策的递进推理
• 决策透明: 每个技术决策都有明确的推理过程和依据
• 质量保证: 推理质量评分和一致性验证机制
• 协作传递: Agent 间推理结论的无缝传递和继承

🛠️ AI 原生工具链

• MCP 集成: 原生支持 Model Context Protocol 工具生态
  • Context7 MCP Server 标准兼容
  • 支持动态 MCP 服务发现和集成
• EARS 自动化: 自动化需求结构化表达和分类
  • 机器可读的需求文档格式
  • 支持 AI Agent 直接解析和推理
• BDD 生成: 基于推理的行为驱动场景自动生成
  • Gherkin 格式的场景描述
  • 与测试框架无缝集成
• 代码推理: 从架构推理到代码生成的完整链路
  • 推理链可追溯、可验证
  • 支持增量式代码生成和优化

📖 AI 原生文档范式

受 DeepWiki 和 Context7 启发的下一代文档工程:

传统文档 vs AI 原生文档

DeepWiki 启发: 可对话的文档体验

# Context Base 示例 - 支持 AI Agent 直接查询
domain_knowledge:
business_entities:
    -name:"客户信息"
      attributes:["姓名","联系方式","会员等级"]
      relationships:
        -target:"订单"
          type:"一对多"
          reasoning:"一个客户可以有多个订单"

reasoning_patterns:
    -pattern:"CRUD 标准流程"
      applies_to:["基础数据管理"]
      decision_chain:
        -"识别业务实体"
        -"确定字段类型和验证规则"
        -"生成标准 CRUD 接口"

AI Agent 可以这样查询:

• "客户信息有哪些关联实体?"
• "为什么客户和订单是一对多关系?"
• "CRUD 标准流程适用于哪些场景?"

Context7 启发: LLM 优化的上下文

# Reasoning Baseline 示例 - 为 LLM 优化的推理上下文
execution_mode:"interactive"
project_context:
system_code:"CRM"
module_code:"CUSTOMER"
tech_stack:
    backend:"JeecgBoot 3.8.2 + Spring Boot"
    frontend:"Vue3 + Ant Design Vue"

reasoning_history:
-stage:"需求分析"
    key_decisions:
      -decision:"采用多租户架构"
        reasoning:"业务需要支持 SaaS 模式"
        alternatives_considered:["单租户","多租户"]
        chosen:"多租户"
    artifacts:["CRM-CUSTOMER-20250127-REQ-客户管理.yaml"]

LLM 可以基于此上下文:

• 理解当前项目的技术约束
• 继承历史推理决策
• 保持架构一致性
• 生成符合项目规范的代码

文档即代码 (Docs as Code) 2.0

传统 Docs as Code:

## 客户管理模块

客户管理模块提供以下功能:
- 客户信息录入
- 客户信息查询
- 客户信息修改

ContextDev AI 原生文档:

module:
  name:"客户管理"
code:"CUSTOMER"

features:
    -feature_id:"F001"
      name:"客户信息录入"
      ears_requirement:|
        WHEN <用户点击新增客户按钮>
        IF <用户填写必填字段>
        THEN <系统应保存客户信息到数据库>
        AND <系统应分配唯一客户编号>

      bdd_scenario:|
        Given 用户已登录系统
        When 用户点击"新增客户"按钮
        And 用户填写客户姓名"张三"
        And 用户填写联系电话"13800138000"
        And 用户点击"保存"按钮
        Then 系统应显示"保存成功"提示
        And 系统应返回客户列表页面

      cot_reasoning:
        -"客户编号需要唯一性,考虑使用雪花算法生成"
        -"联系电话需要验证格式,正则表达式: ^1[3-9]\d{9}$"
        -"保存操作需要事务保护,防止数据不一致"

      code_generation_hints:
        entity:"Customer.java"
        controller:"CustomerController.java"
        service:"CustomerServiceImpl.java"
        mapper:"CustomerMapper.java"
        vue_component:"CustomerForm.vue"

优势:

• AI Agent 可直接解析并生成代码
• 需求、场景、推理、代码四位一体
• 机器可验证的规范性
• 完整的追溯链路

🎯 AI 编程适用场景

• AI 驱动开发: 基于 AI 推理和 Context Engineering 的原生开发方法论
• 复杂业务分析: 需要深度推理和决策追溯的复杂业务系统
• 知识密集型应用: 依赖领域知识和专家推理的应用开发
• 标准化 AI 协作: 需要标准化 AI 协作流程的团队和项目

📚 方法论架构

• agents/: AI 推理 Agent 定义和推理规范
• templates/: Context Engineering 模板和推理链模板
• README.md: AI 编程方法论说明和实施指南

🚀 实施路线图

Phase 1: 基础设施 (当前)

• ✅ 7-Agent 协作链定义
• ✅ YAML 格式的结构化文档模板
• ✅ MCP Server 集成 (superdesign)
• ✅ A2A 协议规范

Phase 2: DeepWiki 能力集成 (规划中)

🔄 JeecgBoot 代码库深度索引

• 为 JeecgBoot 框架建立可查询的代码知识库
• 支持自然语言查询 JeecgBoot API 和最佳实践
• 示例查询: "如何在 JeecgBoot 中实现多租户数据隔离?"

🔄 历史推理链检索系统

• 建立推理模式的语义索引
• 基于相似需求推荐历史解决方案
• 示例: "之前类似的 CRUD 模块是如何设计的?"

🔄 交互式文档问答

• Context Base 和 Reasoning Baseline 的对话式探索
• 支持追问和深度挖掘
• 示例对话:User: "为什么选择 Redis 作为缓存方案?" System: "根据架构推理文档,选择 Redis 是因为: 1) 支持丰富的数据结构..." User: "还考虑过哪些替代方案?" System: "曾考虑 Caffeine(本地缓存)和 Memcached,但最终选择 Redis..."

Phase 3: Context7 能力集成 (规划中)

• 🔄 Context7 MCP Server 接入
  • 为 JeecgBoot 建立实时文档服务
  • 自动同步最新的框架 API 文档
  • 支持 LLM 直接查询最新 API 用法
• 🔄 跨项目上下文共享
  • 建立组织级的推理基线库
  • 团队间共享最佳实践和推理模式
  • 示例: "我们公司过去 10 个项目在权限管理上的设计决策"
• 🔄 LLM 优化上下文管理
  • 动态上下文窗口管理
  • 智能选择相关上下文注入 LLM
  • 上下文压缩和摘要技术

Phase 4: 智能化演进 (愿景)

• 💡 自学习推理引擎
  • 从成功项目中自动提炼推理模式
  • 基于反馈持续优化推理质量
• 💡 多模态文档支持
  • 支持架构图、流程图的 AI 理解
  • 从设计图自动生成推理文档
• 💡 实时协作推理
  • 多 Agent 并行推理和决策冲突解决
  • 人机协同的实时推理调试

🌐 生态集成

与 DeepWiki 的集成潜力

# 未来可能的集成配置
deepwiki_integration:
enabled:true
indexed_repos:
    -repo:"jeecgboot/JeecgBoot"
      version:"3.8.2"
      index_depth:"deep"# deep | shallow
      auto_update:true

query_capabilities:
    -"JeecgBoot API 最佳实践查询"
    -"框架升级影响分析"
    -"相似功能实现参考"

应用场景:

• Agent-4 (架构推理师) 可以查询 JeecgBoot 最新 API
• Agent-6 (实施推理师) 可以参考框架的最佳实践
• 开发者可以自然语言探索 JeecgBoot 代码库

与 Context7 的集成潜力

# 未来可能的集成配置
context7_integration:
enabled:true
mcp_server:
    url:"https://context7.com/mcp"
    libraries:
      -"jeecgboot@3.8.2"
      -"ant-design-vue@4.0"
      -"spring-boot@3.2"

auto_context_injection:
    -stage:"架构推理"
      inject:["jeecgbootAPI参考","框架约束"]
    -stage:"代码生成"
      inject:["最新组件文档","代码示例"]

应用场景:

• 确保 AI Agent 使用最新的框架 API
• 避免基于过时文档的错误决策
• 跨工具 (Claude Code, Cursor) 的一致上下文

🎓 学习资源

DeepWiki 核心概念

• 官网: https://deepwiki.com/
• 核心理念: AI documentation you can talk to
• 技术特点: 深度代码索引 + 自然语言查询
• 应用场景: 快速理解复杂代码库，学习框架最佳实践

如何借鉴 DeepWiki:

1. 将 Context Base 文档设计为可查询的知识图谱
2. 为推理链建立语义索引，支持自然语言检索
3. 实现文档的持续演进和自动更新机制

Context7 核心概念

• 官网: https://context7.com/
• 核心理念: LLM 优化的实时文档服务
• 技术特点: MCP Server + 动态上下文管理
• 应用场景: 为 AI 编程工具提供最新的 API 参考

如何借鉴 Context7:

1. 遵循 MCP 协议标准，确保工具链兼容性
2. 文档格式优化为 LLM 友好，而非仅面向人类
3. 实现上下文的动态管理和智能注入

ContextDev 的独特价值

ContextDev 的优势:

• 不仅是文档工具，而是完整的 AI 编程方法论
• 集成了需求、设计、架构、实施、测试的全链路推理
• 针对 JeecgBoot 框架深度优化，开箱即用
• 推理链可追溯、可复用、可演进

📚 方法论架构

• agents/: AI 推理 Agent 定义和推理规范
• templates/: Context Engineering 模板和推理链模板
• README.md: AI 编程方法论说明和实施指南

方法论版本: v7.0技术演进: 融合 DeepWiki 和 Context7 理念Context Engineering: 基于上下文工程理论Reasoning Integration: 完整思维链推理集成MCP Compatible: Model Context Protocol

兼容更新: 2025-01-27

注：本文由远行AI赋能研究团队李蜀毅供稿，有AI软件工程模式搭建需求的可以单独给我私信沟通。