BMad v6实战过程全公开:32场对话揭秘人机协作怎么搞?

"如果你也想了解AI真正如何参与软件开发,这个网站或许能给你一些启发。"

最近,我完成了一个叫 AutoQA-Agent 的项目开发。和以往不同的是,这次我全程使用 BMad v6 这套 AI 驱动开发方法,让 AI Agent 像真正的团队成员一样参与协作------从架构设计到功能实现,从代码重构到问题排查,每一个关键环节都留下了对话记录。

整理下来,一共有 32 个完整的对话

我觉得这些对话太有价值了,它们真实记录了 AI 如何像一个"技术合伙人"一样参与开发。于是,我用 Lovable 把它们做成了一个网站:

autoqa-chats.lovable.app


网站里有什么?

这 32 个对话记录覆盖了软件开发的方方面面:

架构设计

  • 如何与 AI 架构师 Winston 协作创建架构文档
  • 动态 Base URL 支持的方案讨论
  • Epic 7 的重新设计

功能开发

  • 敏感测试数据注入
  • Markdown Include 功能实现
  • 应用探索引擎开发
  • 智能测试用例生成器

代码重构

  • 测试生成环境变量重构
  • Story 7.1 的实现重构

问题排查

  • 浏览器闪烁问题
  • 探索记录修复
  • 定位器导出失败调试

需求管理

  • Story 2.10、7.1、8.1、8.2、8.3 的创建

为什么要分享?

随着 AI coding tools 越来越火,很多人问我:"AI 真的能写代码吗?"

但我发现,更值得关注的问题是:"人和 AI 应该如何协作开发?"

这个网站就是我的实践答案。它不是"AI 帮我写完了代码"的炫耀,而是真实展示了:

  • AI 如何帮我梳理技术选型
  • 当遇到问题时,我们如何共同排查
  • 代码重构时,AI 提供了哪些视角
  • 哪些地方 AI 表现出色,哪些地方仍需人工把关

BMad v6 是什么?

BMad v6 是一套 AI 驱动的开发方法论(Business Model AI Development)。它的核心思想是:

把开发过程拆解成不同的"专家角色",每个角色各司其职,你就像项目负责人一样协调这些 AI 专家协作。

比如这次 AutoQA-Agent 项目中,我就和这些 AI 角色协作过:

  • Winston(架构师):负责架构设计和技术决策
  • Dev(开发者):负责功能实现和代码编写
  • PM(产品经理):负责需求分析和 Story 拆解
  • QA(测试工程师):负责测试用例设计

就像组了一支 AI 团队,你带着他们一起把项目做出来。


谁会从中受益?

如果你是:

  • 开发者:看看 AI 实际如何参与项目开发
  • 产品经理:了解 AI 辅助需求管理的可能性
  • 技术管理者:思考团队如何引入 AI 协作流程
  • AI 爱好者:真实案例总是比抽象讨论更有启发性

希望这个网站能给你一些参考。


最后的话

这 32 个对话,是我探索"人机协作开发"的第一步,也是 BMad v6 方法论的一次完整实践。如果你也在路上,欢迎交流。

项目地址: github.com/terryso/AutoQA-Agent

对话网站: autoqa-chats.lovable.app


你在开发中有和 AI 协作的经验吗?欢迎在评论区分享你的故事。

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