这是一套完整的AI编程自动化开发方案，通过需求澄清、PRD文档生成、任务拆解、拉尔夫循环执行和经验沉淀，实现了连续四小时的无人干预编码。该流程在三个项目中实验成功，为AI工程化落地提供了可复制的实践路径。
智能速览
需求澄清阶段使用AI对话收集需求，形成初始PRD文档
将PRD拆解为feature，再细分为带验证标准的小任务
采用优化版拉尔夫循环，每个任务独立执行避免上下文丢失
通过Process文件沉淀经验，形成项目记忆
应用复利工程概念，将经验沉淀为架构规范
人工审核修订沉淀数据，确保长期记忆质量
精华内容
通过这套流程，AI能够自主完成从需求到代码的全流程开发，关键在于科学的任务拆解和经验沉淀机制。
需求澄清
开发的第一步是需求澄清，需要与强大的AI进行深度对话。可以通过Gemini或ChatGPT等工具，让AI以采访方式收集需求，同时结合深度搜索来明确模糊概念。这个过程是发散到聚焦的渐进过程，通过多轮对话将想法转化为初始文档。
后续让AI帮助澄清和整理这些发散的想法，将其聚拢成结构化的需求文档。文档越规整，AI理解越准确，这是整个自动化流程的基础。
任务拆解
PRD文档生成后，需要将其拆解为可执行的小任务。首先将整体产品或大功能拆分为feature块，每个feature再细分为具体的user task。
每个任务都包含明确的执行目标和验证标准，确保任务完成后能够验证其成功性。这种任务拆解方法参考了Anthropic的相关实践，能够有效降低AI执行的复杂度。
任务拆解的质量直接影响后续自动化执行的效率，需要确保每个任务都是独立且可验证的。
拉尔夫循环
拉尔夫循环是自动化的核心，但官方版本存在上下文压缩导致关键信息丢失的问题。经过实践发现，最佳方案是每次只执行一个任务就结束，清空上下文后再执行下一个任务。
这种方式虽然看似简单，但成功率很高。随着上下文增长，模型准确度会下降，独立执行每个任务可以避免这个问题。
每次任务执行后，需要将学习到的内容记录下来，形成项目的迭代记忆。
经验沉淀
Process文件是项目的记忆库，记录每次任务执行中学到的内容。这些沉淀的内容会让拉尔夫在下次循环时了解之前发生了什么，当前任务需要做什么。
通过专门的提示词，可以从Process中抽取可以复用的架构性内容，如封装命名规范、库版本选择等，形成长期记忆。
这部分内容会被沉淀为架构.md文件，为后续feature迭代提供清晰的架构指导。
人工审核
虽然AI可以自动分析和梳理沉淀数据，但为了保证质量，人工审核是必不可少的环节。让AI完成初步沉淀后，需要人工仔细补齐和修订这些内容。
人工审核的质量直接影响后续复用效果，是确保自动化流程可持续发展的关键。经过人工优化的经验沉淀，才能在拉尔夫循环中发挥最大价值。
这个环节虽然需要人工参与，但相比传统开发方式，仍然大幅提升了效率。
关键评论
这不是SDD吗，直接用speckit或openspec就好
第一步就是伪命题，有价值的需求不可能一步到位描述清楚
刚想周末试一个，就刷到了
让ai去跟ai沟通吧，我不想想
