摘要 本文档描述了JSH ERP项目的模块划分和开发规范。项目包含三个主要模块：基于Spring Boot 2的后端(jshERP-boot)、AI服务(jsh-ai-service)和Vue 2前端(jshERP-web)。文档提供了各模块的修改边界、注意事项和验证方法，强调保持controller简洁、谨慎处理SQL修改、避免敏感信息泄露等原则。后续建议将规则按优先级拆分到不同位置：核心规则保

如果你去评估一个 Agent 框架，连这 5 个地基机制（主循环清晰度、上下文显式管理、工具失败处理、状态可恢复性、高风险动作边界）都答不上来，直接弃用，它绝对无法进入生产系统。在评论区留下你目前正在使用的 Agent 框架，我们一起探讨它的工程边界！

现在人人都在用 Cursor、Claude Code 或 Chat 进阶工具辅助编程，但大多数人的核心痛点非常一致：为了打破这个僵局，我结合团队实战，总结出了一套基于 Spec-Driven Development (SDD，规范驱动开发) 的全流程提示词（Prompt）SOP。这套 SOP 的核心思想是：“小步快跑、人机协同、测试锁定、资产回灌”。它不仅仅是教 AI 写代码，而是把 AI 嵌进了

摘要： Harness Engineering（驾驭工程）是AI Agent时代的新兴概念，指通过程序框架和工程设计（Harness）来引导大语言模型（LLM）的行为，解决其“失控”问题。与提示词工程和上下文工程不同，驾驭工程专注于多轮复杂交互的行为控制，包括认知框架约束、工具能力边界设计和工作流闭环管理。实验证明，即使小模型在优化Harness后也能显著提升性能。未来，Harness将成为AI

摘要： Harness Engineering（驾驭工程）是AI Agent时代的新兴概念，指通过程序框架和工程设计（Harness）来引导大语言模型（LLM）的行为，解决其“失控”问题。与提示词工程和上下文工程不同，驾驭工程专注于多轮复杂交互的行为控制，包括认知框架约束、工具能力边界设计和工作流闭环管理。实验证明，即使小模型在优化Harness后也能显著提升性能。未来，Harness将成为AI

摘要： Harness Engineering（驾驭工程）是AI Agent时代的新兴概念，指通过程序框架和工程设计（Harness）来引导大语言模型（LLM）的行为，解决其“失控”问题。与提示词工程和上下文工程不同，驾驭工程专注于多轮复杂交互的行为控制，包括认知框架约束、工具能力边界设计和工作流闭环管理。实验证明，即使小模型在优化Harness后也能显著提升性能。未来，Harness将成为AI

现在人人都在用 Cursor、Claude Code 或 Chat 进阶工具辅助编程，但大多数人的核心痛点非常一致：为了打破这个僵局，我结合团队实战，总结出了一套基于 Spec-Driven Development (SDD，规范驱动开发) 的全流程提示词（Prompt）SOP。这套 SOP 的核心思想是：“小步快跑、人机协同、测试锁定、资产回灌”。它不仅仅是教 AI 写代码，而是把 AI 嵌进了

摘要： AI在老项目改造中主要起加速作用，而非兜底解决方案。核心在于通过标准化流程（理解项目、改造方案、影响分析、分步验证）提升效率，但决策责任仍在开发者。方法论强调上下文质量与人工把关，可灵活裁剪步骤但关键环节不可跳过。常见问题源于上下文不足、方案模糊或验证不充分，需将AI视为需明确指令的"聪明实习生"而非全知架构师。成功关键在于人机协作分工：开发者主导方向与风险控制，AI辅助执行与信息处理。

本文对比了在有无AGENTS.md情况下，Cursor生成的生产管理系统方案的差异。版本二（有AGENTS.md）展现出更完整的业务链路和技术实现性，包含销售订单处理、物料需求计划、库存判断等完整闭环，并提出分阶段实施的务实建议。相比之下，版本一（无AGENTS.md）更侧重快速展示价值，建议优先实现车间大屏。综合分析认为，最佳方案是采用版本二的完整框架，但按版本一的实施顺序推进：先实现可视化大屏

本文介绍了一种基于SDD（Spec-Driven Development）的AI后端开发工作流，通过规范化的Prompt框架解决AI生成代码质量不佳的问题。该方法分为三个阶段：1）需求梳理，确保AI充分理解文档；2）任务拆解，将需求分解为可测试的小模块（Slices），每个模块包含明确目标、测试点和依赖关系；3）严格按模块执行编码，遵循测试驱动开发原则。这套方法通过约束AI的思考范围、前置测试要求