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BMad v6 实战过程全公开: 32 场对话揭秘人机协作怎么搞?

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  •   terryso ·
    terryso · 15 小时 4 分钟前 · 370 次点击

    "如果你也想了解 AI 真正如何参与软件开发,这个网站或许能给你一些启发。"

    最近,我完成了一个叫 AutoQA-Agent 的项目开发。和以往不同的是,这次我全程使用 BMad v6 这套 AI 驱动开发方法,让 AI Agent 像真正的团队成员一样参与协作——从架构设计到功能实现,从代码重构到问题排查,每一个关键环节都留下了对话记录。

    整理下来,一共有 32 个完整的对话

    我觉得这些对话太有价值了,它们真实记录了 AI 如何像一个"技术合伙人"一样参与开发。于是,我用 Lovable 把它们做成了一个网站:

    autoqa-chats.lovable.app


    网站里有什么?

    这 32 个对话记录覆盖了软件开发的方方面面:

    🏗️ 架构设计

    • 如何与 AI 架构师 Winston 协作创建架构文档
    • 动态 Base URL 支持的方案讨论
    • Epic 7 的重新设计

    ⚡ 功能开发

    • 敏感测试数据注入
    • Markdown Include 功能实现
    • 应用探索引擎开发
    • 智能测试用例生成器

    🔧 代码重构

    • 测试生成环境变量重构
    • Story 7.1 的实现重构

    🐛 问题排查

    • 浏览器闪烁问题
    • 探索记录修复
    • 定位器导出失败调试

    📋 需求管理

    • Story 2.10 、7.1 、8.1 、8.2 、8.3 的创建

    为什么要分享?

    随着 AI coding 越来越火,很多人问我: "AI 真的能写代码吗?"

    但我发现,更值得关注的问题是: "人和 AI 应该如何协作开发?"

    这个网站就是我的实践答案。它不是"AI 帮我写完了代码"的炫耀,而是真实展示了:

    • AI 如何帮我梳理技术选型
    • 当遇到问题时,我们如何共同排查
    • 代码重构时,AI 提供了哪些视角
    • 哪些地方 AI 表现出色,哪些地方仍需人工把关

    BMad v6 是什么?

    BMad v6 是一套 AI 驱动的开发方法论( Business Model AI Development )。它的核心思想是:

    把开发过程拆解成不同的"专家角色",每个角色各司其职,你就像项目负责人一样协调这些 AI 专家协作。

    比如这次 AutoQA-Agent 项目中,我就和这些 AI 角色协作过:

    • Winston (架构师):负责架构设计和技术决策
    • Dev (开发者):负责功能实现和代码编写
    • PM (产品经理):负责需求分析和 Story 拆解
    • QA (测试工程师):负责测试用例设计

    就像组了一支 AI 团队,你带着他们一起把项目做出来。


    网站背后的技术

    这个网站本身也很有意思——我用 Lovable 快速搭建了整个界面:

    • 简洁的对话列表,每个对话都有清晰的分类标签
    • 一键跳转到对应的对话详情
    • 响应式设计,手机上也能流畅浏览
    • 部署在 lovable.app ,访问速度飞快

    谁会从中受益?

    如果你是:

    • 开发者:看看 AI 实际如何参与项目开发
    • 产品经理:了解 AI 辅助需求管理的可能性
    • 技术管理者:思考团队如何引入 AI 协作流程
    • AI 爱好者:真实案例总是比抽象讨论更有启发性

    希望这个网站能给你一些参考。


    最后的话

    AI 不会取代开发者,但会使用 AI 的开发者可能会超越不会使用的。

    这 32 个对话,是我探索"人机协作开发"的第一步,也是 BMad v6 方法论的一次完整实践。如果你也在路上,欢迎交流。

    项目地址: github.com/terryso/AutoQA-Agent

    对话网站: autoqa-chats.lovable.app


    你在开发中有和 AI 协作的经验吗?欢迎在评论区分享你的故事。

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