AI 项目交付流程

MAWflow 关注的是完整项目，而不是单次 AI 问答。它把“想法、需求、任务、执行、验证、交付”串成一个可管理的流程。

1. 从原始想法到清晰需求

项目刚开始时，不要直接让 AI 写代码。先明确用户是谁、要解决什么问题、有哪些页面或功能、如何判断完成。

AI 问诊可以把一句原始想法变成需求摘要、项目目标、功能边界、执行建议和验收标准。

2. 从需求到任务拆解

一个好任务应该包含：

• 背景和目标。
• 要修改的范围。
• 输入资料。
• 验收标准。
• 检查命令。
• 需要人工确认的风险点。
• 需要记录的交付结果。

3. 从任务到 AI 执行

使用 Seed 时，你在 AI 编程工具里打开项目目录并推进开发。

使用 Studio 时，任务会进入项目流程，需求、执行状态、检查结果和交付记录会被放在同一个项目空间里。

企业场景下，高风险动作仍然需要权限、审批和审计约束。

4. 从代码完成到验证

代码写完不代表项目完成。还需要检查：

• 功能是否符合需求。
• 测试是否通过。
• 是否有缺陷。
• 是否需要复测。
• 是否有发布或交付风险。
• 是否有足够记录支撑验收。

5. 从验收到交付记录

交付记录让项目过程有结果、有责任人，而不是散落在聊天窗口里。最终交付至少应能回答：

• AI 或人执行了什么任务？
• 产出了什么文件、文档、代码、截图或报告？
• 做了哪些检查和测试？
• 谁确认了结果？
• 发现了什么问题，又如何处理？
• 最终交付说明是否完整？