shanggqm/my-ai-infra

概要

让 AI 按规格交付，让经验持续复用。 面向企业级 AI Coding 的轻量 SDD 脚手架 my-ai-infra 汲取开源社区在规格驱动开发（SDD）与 Agent 工作流上的实践，将需求、设计、评审、编码与验收串成一条清晰的交付路径。围绕中文开发者的需求表达、技术设计与评审习惯深度调优内置 Skill，简单接入现有项目，让开发偏好与可复用资产随实践持续积累。 - ：一条命令初始化，CLI 与本地 Web 工作台随手切换；运行时无第三方 npm 依赖。 - ：从需求到验收，以明确规格和评审支撑交付；按任务规模裁剪流程。 - ：记住长期开发偏好，沉淀自己的 Skill 与 Prompt，在后续项目中复用有效经验。 - ：Skill、Agent、Prompt 等统一维护，通过软链连接工具入口；同步前可预览，冲突有备份。 按提示选择 Coding 工具，即可装配内置 Skill 与 SDD 工作区。需要可视化管理时运行 mai web，通过终端给出的本机链接打开工作台。 内置 Skill 在工作台中只读，随 npm 版本更新。自己的 Skill 可从项目导入： 个人 Skill 保存在 ~/.my-ai-infra/assets/skills/（可自定义 home），列表标记为“个人”，npm 升级和卸载均保留。同名导入会拒绝；定制内置 Skill 时先改为新的名称。重新安装工具后可继续使用同一个人库。 SDD（Spec-Driven Development，规格驱动开发）把需求、设计与验收标准变成开发者和 Coding Agent 共享的上下文，让每次实现都有依据，每次评审都有参照。 - ：从用户场景明确范围、业务规则与验收条件，再关联技术方案、实现任务和测试；需求变化时同步维护相关规格。 - ：优先复用现有代码，只引入当前需求与硬约束所需的复杂度。小改动用短说明，大需求再展开，文档和流程随任务规模裁剪。 - ：方案评审检查问题定义、关键假设与过度设计；代码评审沿真实执行路径核对行为、系统影响与实现质量。发现问题后修复、复评。 - ：测试从用户旅程和验收条件出发，复用已有覆盖，补齐关键缺口；结论关联实际证据，未验证的部分明确保留。 - ：长期偏好按场景读取，有价值的纠正沉淀为记忆，可复用的方法沉淀为资产；推断出的偏好经确认后生效。

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