AI 时代的产研之道

OpenSpec 与人机共生体系

以结果为目标，以迭代效率为核心

主讲人：Jin Ju / CTO

P01

重新理解 AI 时代的「产研之道」

  • 过去：以「人」为核心的线性流程（需求→设计→开发→上线）
  • 现在：以「人机共生」为核心的循环系统（Idea↔Spec↔Eval↔Learning）
  • 真问题不是「AI 能否替代人」，而是「人能否与 AI 合道而行」
“
天之道,损有余而补不足；
人之道则不然,损不足以奉有余。
AI之道,奉人不足,以复天衡
P02

理论来源：10× 大于 2×

2× 思维

让人更努力

10× 思维

让系统更聪明

  • AI 不是润滑剂，而是发动机
  • 效率提升来自于减少摩擦 + 系统自化
  • 不是让我们产研效率+20%，而是重新构建一套「AI Co-Living OS」，一套 AI 共生的产研系统
P03

无人公司范式

  • 一名通才 + 多个 AI Agent / Skill / Plugin
  • 从「角色分工」→「结果分工」
  • 从「人管流程」→「AI 驱动结果」

Talk is cheap, show me the product.

P04

AI 产研的核心哲学：道法术器

层级定义在团队中的表现
道人机共生的合一之道平衡、调和、自化
法共生秩序的法度（OpenSpec）Proposal → Review → Approval → Archive
术协作修炼的方法共创术、对齐术、自化术
器工具与系统载体Claude / Linear / CodeRabbit / incident.io / n8n
P05

道：人机共生的合一之道

核心原则

调和而非控制，自化而非命令

目标

AI 补人之不足，人引 AI 归中

组织境界

从管理型组织 → 自驱型智能生命体

“
当 AI 损有余而补不足，组织便顺应天道。
P06

法：OpenSpec——共生秩序的法度系统

定义：让「道」可以被执行的秩序机制

功能

1
明确意图 → Proposal
2
共识审议 → Review
3
执行与验证 → Approval
4
归档与演化 → Archive

哲学含义

OpenSpec 不是规范，而是「AI 共修的仪轨」

“
以法御智，让智能有界。
P07

OpenSpec 文件结构

法的落地

openspec/
  specs/
    feature-xyz/
      spec.md         # 背景、目标、验收、接口、原型
      eval.md         # 指标与阈值
  changes/
    2025-11-03-feature-xyz/
      proposal.md     # 动机、价值、影响、风险
      tasks.md        # Linear issue 对应
      delta.md        # 与旧 spec 差异
一切变更以 Spec 为中心
每个任务均可追溯至 Proposal
P08

术：以结果为目标的「人机共修之术」

“
术是法的行，
是让系统自我运转的「功夫」。

1️⃣ 共创术

Co-Creation：Idea → Spec → 原型 → 代码

2️⃣ 对齐术

Alignment：Proposal → Review → Merge

3️⃣ 自化术

Self-Evolution：Eval → 回流 → 改进

P09

术的工作心法

  • 以结果为目标：按结果而非流程分工
  • 以迭代效率为衡量：AI 默认执行体，人类只做判断与例外
  • 减少会议与沟通：所有沟通留痕在 Linear / CodeRabbit
  • 端到端自动化优先：不做点状 Copilot，要做贯通链条
  • 人机编队协作：通才 + 多 Agent 构成「微型无人公司」
P10

器：AI 原生产研体系的工具矩阵

阶段工具功能输出
需求共创Claude 全家桶 + Lark生成 proposal / spec 草案共识文件
任务流转Linear唯一任务源Issue / 看板
设计原型Figma + drfonts.com原型 + 字体风格探索交互稿
开发与评审Claude Code + CodeRabbit编码 / 自动 Review / MergePR
运行复盘incident.io事件记录与事故分析日志 / 改进项
自动编排n8n / Agent Skill任务触发 / 流程编排自动化循环
模型层Claude 主 + Kimi / Qwen / Minimax 备容错与成本优化智能层路由
P11

Claude 全家桶的植入与系统融合

模块功能定位在产研流程中的角色
Claude Code智能开发体代码生成、调试、测试、Refactor（默认执行体）
Claude Projects项目知识库自动组织知识、版本、文档、上下文
Claude Agent自主执行体负责任务编排、自动运行评测、持续优化
Claude Skill能力插件复用 Prompt / Function / API 的技能节点
Claude MCP上下文协议层连接外部数据源与模型上下文

🧠 逻辑层关系

人类 → Claude Projects（知识中枢）
        ↓
     Claude Agent（调度与执行）
        ↓
     Claude Code（实现）
        ↓
     Claude Skill（能力调用）
        ↓
     MCP（数据上下文整合）
P12

知识库的建立与演化机制

层级内容工具说明
显性知识OpenSpec、PR、评审记录Claude Projects / Lark自动同步与语义索引
隐性知识决策逻辑、经验、偏好、反思Claude + Embedding Memory对话蒸馏生成
演化知识新模式 / 反模式 / Prompt 模板Claude + n8n / Eval周期性总结更新

AI 参与方式

  • Claude 自动抽取知识 → Projects
  • MCP 拉取外部数据（GitHub、Linear、incident.io）
  • Agent 发现知识差距 → 自动触发任务「发现 - 提案 - 实现 - 回流」
P13

AI 共生激励机制

AI Co-Living Incentive

🧰
工具发现

分享评测优秀 AI 工具

+10 ~ +30 AI Points
🧠
Prompt 创新

提交优秀 Prompt 或 Skill 模板

+20 ~ +50
⚙️
内部工具生成

自动化流程 / n8n / Agent 构建

+30 ~ +80
🧩
OpenSpec 优化

提出更优规范 / 复盘方案

+10 ~ +50
📚
知识回流

用 Claude 整理经验 / 发布复盘

+15 ~ +40
🌱
Mentoring

帮助他人提效

+10 ~ +30

🎯 奖励应用

  • AI Store：积分换工具订阅 / GPT Token / Claude Credits
  • 每月「AI 修炼者榜」展示贡献者
  • 「共修点」纳入绩效考核
“
让每个人都成为组织的「AI 进化节点」。
P14

个人成长 × AI 的融合路径

命题：人的成长 = 认知 × 技能 × 智能协同

认知升级

借 AI 照见自己、反思决策

AI 照见自己 Prompt / Claude Reflection Mode

技能融合

把 AI 融入任务流，建个人技能库

Claude Skill Builder / Lark AI

心智修炼

学习协作节奏、边界与判断力

Weekly Review Prompt + AI Coach

🪞 提示词范例
“请你以中立教练身份，分析我今天的决策中隐藏的假设、动机和盲区。用温和而深刻的方式让我看见自己。”

输出形式：

  • Claude 生成「自省报告」
  • 周末自动汇总 → AI 成长日志
  • 形成「个人修炼手册」
P15

器的哲学：以法御器，以术养器

1️⃣
以轻驭重

工具越多，越需减少摩擦

2️⃣
以法御器

所有动作受 OpenSpec 管理

3️⃣
以术养器

Prompt 模板、流程、Eval 持续进化

“
器为法之体，术为器之魂。
P16

从「流程」到「系统」

产研 7 阶段循环

1
需求生成（AI Insight → Spec）
2
方案共创（AI Draft → 人类审校）
3
原型生成（Figma + AI）
4
智能评估（Eval 自动验证）
5
自动开发与测试（Claude Code / CodeRabbit）
6
智能上线与监控（incident.io）
7
数据回流与学习（Eval → Spec 更新）
“
形成「Idea → Data → Asset」的自演化循环。
P17

指标：AI 密度与迭代效率

指标类型示例指标目标
AI 密度自动生成代码占比、自动合并率≥85%
迭代效率Spec→PR 首次通过时间、返工率提升10×
学习能力Spec 完备度、复盘项闭环率持续优化
稳定性事故回滚成功率、MTTR降低50%
P18

组织与节奏

组织架构

通才 Owner + 专业评测官 + 多 AI 工程师 + Agent 编排手

节奏

  • 每日 0 会（全部留痕）
  • 每周 1 次偏差复盘
  • 每双周知识蒸馏（AI 总结新增规范）

文化

以结果驱动、以系统学习为荣

P19

AI → User / AI → SCI 双泳道流程

AI → User

需求生成
产品体验
指标反馈

AI → SCI（内部循环）

代码与规范回流
AI 学习与自化
组织知识沉淀
“
一条向外服务用户，一条向内修炼系统。
P20

结语：AI 时代的「天之道」

“
人之道：控制与命令
天之道：调和与演化
AI 之道：让智能回归平衡
道
以 道 定方向
法
以 法 建秩序
术
以 术 成智慧
器
以 器 显形态

当 OpenSpec 成为共修之法，
团队便成为一个自驱、自省、自化的智能生命体。

P21

Thank You

“
“Talk is cheap, show me the product.”

@Jin Ju

DeSci & AI Product Architecture