AI原生软件开发生命周期实战手册

最近读了 Anthropic 发布的《The AI-Native SDLC Playbook》。
它讨论的是一个当下很值得关注的问题：
当 AI 成为研发流程的一等参与者，整个软件开发生命周期该怎么重新设计？
传统流程是：
Plan → Design → Build → Test → Deploy → Maintain
而AI-native 带来的一个关键变化，是从“聊天驱动”逐步走向产物驱动：
intent.md
→ spec.md
→ plan.md
→ 代码 / PR
→ 测试
→ 部署
→ Metrics / Logs
→ 下一轮 intent
这样一来，AI 可以持续继承需求、设计、代码、测试和线上反馈，形成更完整的研发闭环。
另一个很重要的观点是：
自动化越多，人类守门点越要清晰。
AI 负责生成、执行和检查；
人负责意图、约束、取舍和最终判断。
我把整份 Playbook 压缩成了 12 张中文阅读卡，按 Plan / Design / Build / Test / Deploy / Maintain 重新整理。
如果你在关注 AI Coding、Agent、研发效能，这套框架很值得学习跟实践。
#AI #Claude #Anthropic #AI编程 #AICoding #软件工程 #ClaudeCode #AIAgent #研发效能 #SDLC #DevOps