QIYA · AI-NATIVE 系统交付实践
先明确业务目标、收益、成本、风险与不做什么，避免让实现效率放大错误方向。
→02把模糊表达拆成业务规则、异常路径、数据口径和验收标准，让人和 AI 基于同一份事实工作。
→03用领域边界、接口契约、ADR 和工作单，把任务拆成可以并行、验证和回收的工程单元。
→04把 Claude Code、Codex、规则和独立审查放进明确的交付流程，而不是只把它们当代码生成器。
→05用能失败的测试、同范围新旧核对、边界检查和故障场景，把“看起来对”逼成有证据的结果。
→06让规格、口径矩阵、决策记录、缺陷模式和复盘成为下一次交付的起点。
→DEVELOPER OPERATING SYSTEM
真实项目里，很多失败不是因为代码写不出来，而是方向、口径、边界和验证没有在开工前讲清楚。系统交付型开发者处理的是从业务目标到可靠系统的整条链路。
DELIVERY LOOP
从任何一个复杂任务开始，先恢复事实、再确认决策、最后验证结果。每一步都留下可以被复查和复用的产物。
EVIDENCE
BEST FIT
需求还不够清楚，但业务结果重要，需要先把问题定义对。
系统不是 demo，而要长期运行、持续迭代、出了问题可以追踪与恢复。
需要在速度、质量、成本、风险之间做取舍，而不是只追求更快完成实现。
希望把 AI 纳入真实工程流程，而不是只把它当成代码生成器。