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@fireandstart · 2026-10-11 08:05

这份 playbook 里最值得带走的，不是把 AI 塞进每一个开发环节，而是把意图、执行和验证连成一条可追溯的链：需求与计划有版本，团队约定写成技能，真正必须遵守的规则交给钩子执行，评估和部署再设门槛。这样一来，模型写得快不再是唯一指标；每次改动为什么发生、依据什么、怎样判断结果可接受，也能留在流程里。 我尤其认同“技能负责说明，钩子负责约束”这个分工。只有文档，规则容易被忙碌的开发过程跳过；只有强制检查，又可能让人不知道该如何正确完成任务。把可读的指导和可执行的边界配在一起，既给代理和开发者上下文，也让关键约束不依赖记忆。 不过，这套做法的成败最终不在工具数量，而在维护纪律：规范要跟代码一起更新，评估要覆盖真实风险，门禁要能解释失败原因，例外也要留下记录。否则“AI 原生流程”很快会变成另一层过期文档。好的 playbook 应该让团队更容易看清变化、验证变化，并在出错时知道从哪里回溯。

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