方法探索
我们在实践中探索更高效的方法与模式
这里记录了我们在 AI 辅助开发过程中，对方法论、流程、模式的探索与实践。
⚡ AI 辅助开发（已验证）
这是我们已经验证的第一个确定性"飞轮"：
效率提升数据
在实际项目中，AI 辅助开发带来了显著的效率提升：
| 开发环节 | 传统人效 | AI 辅助人效 | 效率提升 |
|---|---|---|---|
| CRUD 功能 | 4 小时/模块 | 1 小时/模块 | 400% |
| 复杂逻辑 | 8 小时/功能 | 2.5 小时/功能 | 320% |
| 单元测试 | 2 小时/功能 | 15 分钟/功能 | 800% |
| Bug 修复 | 不定 | 平均 10 分钟 | 显著提升 |
🔍 正在探索的方向
1. 需求表达的快速转化
问题： 如何让客户的模糊需求，快速转化为可执行的业务逻辑？
尝试的方法：
- 结构化提问模板
- 流程图当场绘制
- 逻辑表格化
初步效果：
- 需求沟通时间从 2 天缩短到 1.5 小时
- 需求变更减少 70%
2. 混合部署模式探索
问题： 独立部署 vs SaaS vs 混合模式，哪种更适合细分行业？
探索方向：
- 核心业务逻辑独立部署
- 通用功能 SaaS 化
- 灵活的混合模式
3. 场景化业务逻辑库
问题： 如何让一个行业的逻辑，快速迁移到另一个相似行业？
探索方向：
- 场景抽象和标准化
- 可配置的业务规则
- 行业模板库
4. 快速迭代交付模式
问题： 如何让业务逻辑的调整周期从"月"缩短到"天"？
探索方向：
- 敏捷开发流程
- 快速原型验证
- 持续集成和部署
欢迎共创
如果您有类似的痛点或想法，欢迎与我们一起探索。