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AI 的 6A 工作流规则是一套用于指导 AI 辅助开发更高质量输出的流程方法框架。核心就是把 AI 从“代码生成器”变成“按规范交付的开发伙伴”。

6A 工作流由以下六个阶段组成：Align → Architect → Atomize → Approve → Automate → Assess

6A 工作流详解

A	Align	对齐	明确需求：在开始编码前，先撰写 ALIGNMENT.md，确保需求一致；避免 AI 自行“发挥”，造成偏差
A	Architect	架构	制定系统设计和架构方案（写 DESIGN.md），保持整体结构清晰一致
A	Atomize	原子化	将复杂任务拆解为最小可操作单元（写 TASK.md），让每个任务都是 AI 能可靠完成的“原子级”任务
A	Approve	审批	人工审核—在 AI 开始执行前，由开发者审查每个子任务或输出（参考检查清单）
A	Automate	执行	AI 完成具体的代码实现（写 ACCEPTANCE.md），按批次执行任务交付
A	Assess	评估	验收与评估成品（写 FINAL.md），确认功能正确、健壮易维护

为什么采用 6A 工作流？

提高交付质量：AI 辅助生成的代码质量参差不齐，通过流程控制可以提升质量。

避免架构混乱、功能漂移、测试缺失问题：从对齐需求、架构规范、拆解任务、到最终验收，环环相扣，降低出错概率。

增强系统延展性与可维护性：每一步都有文档和审批记录，便于交接和未来扩展。

这套方法非常适合以下场景：

使用 AI 工具转向“真正的合作伙伴”，而不是“盲目生成工具”。

项目较大、需求复杂、对质量和规范有要求的场景。

团队协作、交接频繁或需要长期维护的项目。

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