工程化闭环

本文分享了搜狗输入法团队在跨端开发框架Kuikly项目中探索AI工程化的实践经验。团队从实际需求出发，逐步沉淀出一套AI工程化方案，旨在实现需求自动关联、代码生成与效果测试的一站式AI愿景。文章指出，单纯依赖Vibe Coding模式存在需求模糊、代码质量波动等问题。为实现真正的工程化，团队从几个关键层面推进：首先，构建高质量、结构化的AI上下文文档系统，通过生成器与评估器的多轮对抗迭代，为AI提供精准的项目理解。其次，采用Spec-Kit标准化需求流程，将产品需求、设计稿转化为结构化工程文档，并由AI主导实施，使开发从“提示词即兴发挥”变为“基于明确规格的稳定执行”。实践表明，在新页面开发场景中，该模式能大幅提升效率，生成代码在架构分层、状态管理等方面符合项目要求，代码Review阶段基本无需架构返工。最后，文章展望了未来在打通D2C工具链、构建自动化验证机制以及扩展更多开发场景等方面的持续探索方向。...

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