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      AI Pipeline 从 Task 到合并的 12 个步骤 AI Agents 与模型 为每个步骤选择模型 Git Worktrees 每次变更都在隔离环境中运行 开发 Dashboard Tasks 与 Pipelines 集中一处

      项目智能

      业务逻辑与 Contracts 在生成代码之前就已掌握规则 知识图谱 贯穿整个代码库的关联 DOM Explorer UI 元素与行为链 Hints 与 Skills 在 Agents 之间共享的知识
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      AI 开发 构建功能和整个模块 Bug 修复 复现、修复并验证 质量保证 单元、集成和 E2E 测试 重构 在隔离分支中安全地现代化

      按团队

      独立开发者 更少负担,更快推进 开发团队 协调并行工作 企业 自托管且可审计 安全与管控 代码和数据留在自己的网络内
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      用户指南 探索 AITM 的全部功能 快速开始 第一个项目和 Task 配置 模型、项目与工作流 示例 查看产品实际运行

      技术主题

      架构 Pipeline 的组织方式 Behavioral Contracts 定义规则和危险区域 测试与验证 测试、场景与结论 AITM MCP 与 API 连接外部 AI 客户端
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对比混乱的 AI 代码更改与 AITM 结构化方法的插图

借助 AI 编程带来了标准工具无法解决的隐忧

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2026/10/12

对比含糊的提示词与精确、结构良好的提示词的插图

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AI Agent 结果的质量取决于提示词的质量。以下是 AITM 用来撰写提示词的精确的五块结构。

2026/10/12

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小而经过验证的步骤胜过一个巨大的提示词

为什么把大型 AI Task 拆分成小而独立验证的步骤胜过一个巨大的提示词,以及 AITM 的 Task 链如何落实这一点。

2026/10/12

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