CRUD 谁都会写，难的是把“跑对、跑稳”的业务规则沉淀成引擎。本篇进入云山 HRM 技术深水区，逐一拆解三大核心模块：考勤引擎用一棵决策树锁死五种状态判定，员工状态机用静态规则表封死 12 条非法流转，薪资公式引擎基于 Aviator 实现“薪酬结构零代码配置”。每个引擎都按“设计理念 → 算法实现 → 数据链路 → 已知短板”走完整闭环，配一条真实算例把实发工资逐科目拆到可追溯。架构能靠 AI

本文以5天24个任务的真实开发记录为蓝本，复盘"人+AI"协作的完整工作流。文章呈现了从搭骨架到收尾打磨的推进节奏，揭示 Trae 负责"写出来"、人负责"写对了"的分工模式。通过 TDD 落地剖面和三个典型纠错场景（过度设计简化、空值Bug排查、N+1性能优化），展现协作中的真实分歧与调试过程。核心结论：AI 写得快，但人的设计决策、边界判断和性能优化能力不可替代。

这是我与Trae SOLO协作开发HRM系统的第二篇。本文记录了我与AI共同设计HRM系统架构的全过程。经典的前后端分层架构、纵深的四层权限控制、规范的数据库建模，以及严谨的员工状态机流转。我通过与AI工具Trae的协作，在保证系统可扩展性的同时，避免了过度设计，体现了"够用、清晰、可扩展"的架构原则。

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本文依托Trae SOLO开发模式，复盘5天从零落地完整HRM人力资源管理系统的全栈实战过程，详解项目立项初衷、精准技术选型、AI规划拆解、标准化配置体系等核心内容，分享可复刻、高效避坑的AI全栈开发经验。

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