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基于 Harness + SDD + 多仓管理模式的 AI 全栈开发实践|得物技术

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得物技术
发布2026-05-07 11:09:57
发布2026-05-07 11:09:57
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概述
Harness(约束)思维的本质是:给 AI 一个已有的实现作为参照,让它照着复刻一份,而不是凭空创造。就像给一个新入职的工程师说"你照着这个模块的风格,写一个类似的",而不是"你自由发挥"——前者往往能更快产出符合团队规范的代码。
文章被收录于专栏:得物技术得物技术

原创声明:本文系作者授权腾讯云开发者社区发表,未经许可,不得转载。

如有侵权,请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除。

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目录
  • 一、核心理念:Harness 思维 — 让 AI 模仿,而不是凭空创造
    • 全栈 AI 开发最容易踩的坑
    • Harness 思维的核心:给 AI 一个"模仿对象"
    • 在提示词中体现 Harness
  • 二、全栈工作区搭建与 Codebase Indexing
    • 为什么要搭多仓工作区?
    • Codebase Indexing 的价值
    • Cursor vs Claude Code:选哪个?
    • 全栈工作区搭建&SDD初始化--内部全栈研发插件
  • 三、SDD 驱动的全栈代码生成流程
    • 全栈 SDD 的特殊之处
    • 提示词编写范式
    • 前后端需求点清单分工示例
      • 前端需求功能点
    • 后端功能点(含接口清单)
      • SDD 文档产出
    • SDD 指令使用说明
      • 典型工作流示例 
  • 四、多 Agent 协作:前后端并行开发
    • 为什么需要多 Agent
    • Cursor 中的多 Agent 协作
    • Claude Code 中的 Subagent 能力
      • Subagent 模式
      • Subagent 配置与使用
    • 多 Agent 实践建议
  • 五、前后端联调:Mock 数据与分阶段验证
    • 三阶段验证策略
    • Mock 数据编写要点
    • 后端独立构建验证
    • 前后端联调步骤
  • 六、警惕 SDD 陷阱:测试如何介入全栈研发
    • SDD 不等于需求文档
    • 隐性功能示例
    • 测试介入建议
  • 七、综合效益与总结
    • 实践效益
    • 方法论总结
  • 往期回顾
  • 文 /盖伦
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