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“定义结果、确认计划、AI 执行、人工验收、交付决策、发布门、归档历史”串成一个可管理的流程。
1. 定义结果
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. 确认计划
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. 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. 人工验收
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. 交付决策
验收时同时决定任务的去向：
- 形成发布候选：任务已通过，但还没有发布到生产；继续进入独立发布门。
- 无需发布：调研、分析、文档或其它不需要上线的结果可直接关闭并进入历史。
- 回修：保留本次验收理由和证据，在同一工作项下继续修复。
这项选择是验收结论的一部分，不需要一人团队再重复提交一轮内容相同的交付审批。
6. 发布门
发布是独立于验收的高风险动作。只有形成发布候选的任务才进入发布门，并再次核对目标环境、本次版本、测试证据、回滚方式和操作权限。验收通过不等于已发布，页面存在也不等于生产已经生效。
7. 归档历史
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？
归档只结束当前任务的活跃状态，不删除任务、验收、证据或发布记录。工作台把进行中任务与历史归档分开显示；旧任务如果只有“验收通过”而缺少交付去向，会给出补齐决定的入口，不会被静默视为已发布。