AI 应用于企业项目的一点小总结

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作者：微信文章

Kafka 说，虽然项目还在进行中，但是已经有了一些比较好的实践。

主要亮点

1.构建快捷的本地开发环境 背景：用户登录、权限管理和认证服务等基础服务都需要调用服务器端的 API，对我这样的远程开发就非常不方便。 一键启动脚本，自动管理所有依赖服务。依赖的服务都通过 Docker 容器化部署。公共的就拉取镜像，没有的就依据 API 规范 Mock 一个服务。本地开发时无需依赖部署在远程的基础服务。

项目通过 AI 辅助、自动化脚本、Mock 服务等手段，构建一个高效的开发环境和工作流程。目前 Mock 了认证 API 的实现，再加上其他 Docker 容器化的服务，本地开发和测试可以完全独立于外部依赖，方便了很多。

1.

AI 驱动的项目管理 使用 Specs（具体就是 Kiro），从 requirements -> design -> tasks，依次进行。AI 编程，增量开发，这不用多说了。
2.
配置驱动的开发模式 Flyway 数据库版本管理。数据迁移脚本在启动时自动执行，无需手工干预。 测试数据与生产数据的分离。