得物技术:Delivery Harness 与可控 AI 交付

核心结论(一句话)

AI 扩大单人跨运行时交付半径后,可靠性不取决于更长 Prompt,而取决于将事实、改动范围、状态跃迁和真实反馈分别固化为 Version Contract、Execution Boundary、Evidence Gate 与 Repair Loop,使每项结论有对应证据、每次修复能改变下一次默认行为。

分类提炼

知识节点

正文要点

  1. AI 放大错误传播,也放大工程半径:一个人可并行推进 H5、后台、网关和服务,但业务语义若未锁定,会以更快速度变成跨模块共同前提。Harness 的首要价值是前移发现和阻断错误。
  2. 四组件接管状态而非替代判断:Version Contract 管事实,Execution Boundary 管权限和范围,Evidence Gate 管状态,Repair Loop 管学习。模型继续生成和推理,但不应反复猜测有客观答案的路径、分支和发布记录。
  3. 工作区本身是边界:每个需求/缺陷在首次写入前基于已核对基线创建专属 worktree;同一需求从开发、联调到发布收口复用该现场,清理必须在证据持久化和发布记录完整后进行。
  4. 交付状态必须分开证明:代码完成、研发验证、具备验收条件、真实环境验收、生产发布、稳定分支合入各有独立含义。自动化可检查状态和边界,真实体验及最终签字仍由责任人完成。
  5. 跨运行时需要共同不变量:多 SKU 履约示例将“订单是履约原子单位”贯穿产品、接口、服务、测试和验收,防止任何一层把订单误读为 SKU 而留下局部正确。
  6. 反馈只有改变后续行为才算闭环:Repair Case 需保存原始反馈、失败基线、候选结果和回归结果;环境恢复不可包装成代码修复,偶现问题也不可因暂时未复现而关闭。

关联图谱

上游(基于 / 来自)

下游(应用于 / 验证于)

同级(横向 / 并列)

相关链接

证据边界

本页基于得物技术的单团队交付复盘。其工作区、合同、门禁、修复流程和多 SKU 案例均未独立复现,缺少完整实现、样本规模、对照数据与独立审计;它们适合作为 Delivery Harness 设计假设,不构成通用质量、合规、安全或生产发布保证。