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# 开发范式流程图
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> 本文档定义 COBOL 迁移验证平台的开发工作流，用于展示团队的开发范式。
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## 一、开发流程概览
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```mermaid
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graph TD
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A[1. 需求分析] --> B[2. AI方案生成]
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B --> C{3. 人工审核}
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C -->|通过| D[4. AI编码实现]
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C -->|需要修改| B
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D --> E[5. 测试验证]
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E --> F{6. 质量评审}
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F -->|达标| G[7. 交付归档]
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F -->|未达标| D
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style A fill:#e1f5fe
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style B fill:#f3e5f5
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style C fill:#fff3e0
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style D fill:#f3e5f5
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style E fill:#e8f5e8
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style F fill:#fff3e0
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style G fill:#e8f5e8
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```
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### 流程说明
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| 步骤 | 名称 | 负责人 | 说明 |
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|:----:|------|:------:|------|
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| 1 | 需求分析 | 人工 | 分析COBOL源码结构，明确迁移目标和验收标准 |
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| 2 | AI方案生成 | AI | 利用AI分析代码，生成迁移方案和测试策略 |
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| 3 | 人工审核 | 人工 | 审核AI方案的可行性和完整性 |
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| 4 | AI编码实现 | AI | 根据方案生成代码、测试数据和配置 |
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| 5 | 测试验证 | 工具+人工 | 运行测试，验证功能和覆盖率 |
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| 6 | 质量评审 | 人工 | 评审测试结果，确认是否达标 |
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| 7 | 交付归档 | 人工 | 整理交付物，归档项目文档 |
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## 二、各阶段详细说明
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### 1. 需求分析
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**目标：** 理解COBOL程序的业务逻辑，明确迁移需求
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**负责人：** 开发团队
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**输入：**
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- COBOL源代码
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- 业务需求文档
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- 迁移规范要求
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**输出：**
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- 需求分析报告
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- 程序清单（含功能描述）
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- 验收标准文档
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**质量标准：**
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- 需求覆盖率100%
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- 程序分类准确（33+2种类型）
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- 验收标准可量化
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**活动：**
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1. 阅读COBOL源码，理解业务逻辑
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2. 识别程序类型（匹配系/键中断系/条件分支系等）
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3. 分析数据流向和文件结构
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4. 确定迁移目标和技术约束
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5. 编写需求文档和验收标准
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### 2. AI方案生成
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**目标：** 利用AI生成迁移方案和测试策略
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**负责人：** AI（DeepSeek）
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**输入：**
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- 需求分析报告
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- COBOL源代码
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- 程序分类结果
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**输出：**
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- 迁移方案文档
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- 测试策略报告
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- 技术选型建议
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**质量标准：**
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- 方案完整性检查
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- 技术可行性评估
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- 测试覆盖率目标明确
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**活动：**
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1. AI分析COBOL程序结构
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2. 生成迁移路径建议
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3. 设计测试策略（分支覆盖/MC/DC）
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4. 推荐技术方案和工具
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5. 输出方案文档供人工审核
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### 3. 人工审核
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**目标：** 确认AI方案的可行性和完整性
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**负责人：** 开发团队
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**输入：**
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- AI生成的迁移方案
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- 测试策略报告
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**输出：**
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- 审核意见（通过/修改建议）
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- 最终确认的方案
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**质量标准：**
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- 技术可行性确认
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- 风险识别完整
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- 资源评估合理
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**活动：**
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1. 审核AI方案的技术合理性
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2. 评估方案的可行性
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3. 识别潜在风险和问题
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4. 提出修改建议（如需要）
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5. 确认最终方案
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**决策点：**
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- 通过 → 进入步骤4（AI编码实现）
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- 需要修改 → 返回步骤2（AI方案生成）
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### 4. AI编码实现
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**目标：** 根据审核通过的方案生成代码和测试数据
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**负责人：** AI（DeepSeek）
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**输入：**
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- 审核通过的迁移方案
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- 需求文档
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- COBOL源代码
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**输出：**
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- 迁移代码（Python/Java）
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- 测试数据文件
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- 配置文件
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- 单元测试脚本
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**质量标准：**
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- 代码规范检查通过
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- 测试数据完整性验证
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- 配置文件格式正确
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**活动：**
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1. AI根据方案生成代码
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2. 创建测试数据和测试用例
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3. 编写配置文件
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4. 生成单元测试脚本
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5. 输出代码供测试验证
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### 5. 测试验证
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**目标：** 验证代码功能和测试覆盖率
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**负责人：** 工具+人工
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**输入：**
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- 迁移代码
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- 测试数据
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- 测试脚本
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**输出：**
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- 测试报告（通过/失败）
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- 覆盖率报告（分支/语句）
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- 比对结果报告
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**质量标准：**
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- 测试通过率≥95%
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- 分支覆盖率≥80%
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- 无严重缺陷
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**活动：**
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1. 运行单元测试（pytest）
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2. 执行集成测试
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3. 收集覆盖率数据（gcov）
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4. 比对COBOL和Java输出
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5. 生成测试报告
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**工具：**
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- pytest（Python测试）
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- gcov（覆盖率收集）
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- 自定义比对脚本
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### 6. 质量评审
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**目标：** 评审测试结果，确认是否达标
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**负责人：** 开发团队
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**输入：**
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- 测试报告
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- 覆盖率报告
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- 比对结果
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**输出：**
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- 评审意见（达标/未达标）
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- 改进建议（如需要）
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**质量标准：**
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- 所有关键指标达标
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- 无阻塞性问题
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- 风险可控
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**活动：**
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1. 审查测试报告
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2. 分析覆盖率数据
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3. 确认比对结果
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4. 识别未覆盖的分支
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5. 做出质量决策
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**决策点：**
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- 达标 → 进入步骤7（交付归档）
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- 未达标 → 返回步骤4（AI编码实现，反馈迭代）
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### 7. 交付归档
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**目标：** 整理交付物，归档项目文档
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**负责人：** 开发团队
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**输入：**
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- 测试报告
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- 覆盖率报告
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- 代码和配置文件
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- 需求文档
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**输出：**
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- 最终迁移报告
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- 代码交付包
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- 验证文档
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- 项目归档
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**质量标准：**
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- 文档完整
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- 代码可追溯
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- 归档规范
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**活动：**
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1. 整理最终报告
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2. 打包代码和配置
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3. 编写交付说明
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4. 归档项目文档
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5. 完成项目总结
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## 三、流程特点
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### 3.1 人机协作
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| 阶段 | 人/AI | 说明 |
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|------|:-----:|------|
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| 需求分析 | 人工 | 人工理解业务逻辑 |
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| 方案生成 | AI | AI分析代码生成方案 |
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| 方案审核 | 人工 | 人工确认可行性 |
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| 编码实现 | AI | AI生成代码和测试 |
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| 测试验证 | 工具 | 自动化测试执行 |
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| 质量评审 | 人工 | 人工确认质量 |
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| 交付归档 | 人工 | 人工整理交付 |
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### 3.2 质量门禁
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| 检查点 | 位置 | 标准 |
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|--------|------|------|
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| 方案完整性 | 步骤2→3 | 方案包含所有必要内容 |
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| 技术可行性 | 步骤3 | 方案技术上可实现 |
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| 代码规范 | 步骤4 | 代码符合规范要求 |
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| 测试通过率 | 步骤5 | ≥95% |
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| 分支覆盖率 | 步骤5 | ≥80% |
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| 质量达标 | 步骤6 | 所有关键指标达标 |
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### 3.3 反馈迭代
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```
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迭代循环:
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步骤4 → 步骤5 → 步骤6 → 步骤4 (如未达标)
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迭代次数:
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通常 1-3 次
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最多 5 次（超过需重新评估方案）
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```
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### 3.4 可审计性
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| 特性 | 说明 |
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|------|------|
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| **步骤可追溯** | 每个步骤有明确的输入输出 |
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| **角色可确认** | 每个步骤有明确的负责人 |
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| **时间可记录** | 每个步骤的开始和结束时间 |
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| **产出物可验证** | 每个步骤的产出物可检查 |
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## 四、流程图（简化版）
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```
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需求分析 ──→ AI方案生成 ──→ 人工审核 ──→ AI编码实现
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↑ │ │ │
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│ │ │ │
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│ ↓ │ ↓
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│ (不通过) │ 测试验证
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│ │ │ │
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│ │ │ ↓
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│ │ │ 质量评审
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│ │ │ │
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│ │ │ │ 达标
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│ │ │ ↓
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│ │ │ 交付归档
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│ │ │ │
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└──────────────┴──────────────┴──────────────┘
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(未达标时反馈)
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```
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## 五、与AI使用日志的关系
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本流程图定义了开发范式的各个步骤。在实际执行过程中，每个步骤的执行记录会体现在 `_AI_USAGE_LOG.md` 中，包含：
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- 执行时间
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- 执行步骤（对应本流程图的步骤名称）
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- 修改摘要
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- 涉及文件
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- 使用的AI模型
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