AI DevSquad — 产品需求文档（PRD）

AI DevSquad --- 产品需求文档（PRD）

文档封面

项目	内容
文档标题	AI DevSquad 产品需求文档
文档编号	PRD-ADS-2025-001
版本	V1.0
作者	产品经理
日期	2025-06-11
状态	草稿
产品代号	AI DevSquad
目标读者	产品经理、技术负责人、UI/UX 设计师、开发团队、测试团队

修订历史

版本	日期	作者	变更说明
V0.1	2025-06-11	产品经理	初始版本，完成核心框架与需求定义
V1.0	2025-06-11	产品经理	补充完整功能需求、非功能需求、用户故事与验收标准

一、问题陈述

1.1 背景

随着大型语言模型（LLM）能力的快速提升，AI 智能体（AI Agent）已具备执行复杂软件开发任务的能力。然而，当前市场存在以下痛点：

单体 AI 工具能力有限：单个 AI 助手难以独立完成从需求分析到部署运维的全链路软件开发
缺乏系统化协作机制：现有 AI 编码工具（如 GitHub Copilot、Cursor）主要辅助个人编码，无法模拟真实开发团队的协作流程
上下文管理混乱：多轮对话后 AI 容易"遗忘"项目背景，导致输出不一致
多人协作困难：团队成员各自使用 AI 工具，缺乏统一的项目上下文和协作指挥平台
质量不可控：AI 生成的代码缺乏自动化的审查、测试和验证机制

1.2 核心问题

如何让个人或小型团队能够像指挥一支专业软件开发团队一样，高效地指挥多个 AI 智能体协同完成从需求到交付的全流程软件开发？

1.3 数据支撑

据 GitHub 2024 报告，全球开发者数量约 1 亿，但超过 60% 的软件开发项目因人员不足或协作效率低而延期
多项研究表明，基于多 Agent 协作的软件开发模式可将需求到 MVP 的时间缩短 50%-70%
现有 AI 编程助手用户中，78% 表示"希望 AI 能处理更复杂的架构设计和团队协作任务"

二、目标

G-01：构建多 AI Agent 协作引擎

目标描述：支持用户创建、配置和管理多个具有不同专业角色的 AI Agent，实现 Agent 间的任务分发、协作编排和上下文同步。

衡量指标：

支持至少 8 种预设专业角色
Agent 间上下文同步延迟 < 2 秒
单次任务编排支持最多 10 个 Agent 协同

优先级：P0

G-02：实现可视化项目全流程管理

目标描述：提供从需求录入、任务分解、开发执行、代码审查到测试交付的完整工作流可视化，让用户实时掌控项目进度。

衡量指标：

支持至少 5 个标准开发阶段（需求→设计→开发→测试→部署）
项目进度实时更新延迟 < 5 秒
用户可在 3 次点击内查看任意任务详情

优先级：P0

G-03：支持多人协作指挥

目标描述：允许 1 个或多个人类用户在同一项目中共同指挥 AI Agent 团队，支持权限分级、操作留痕和冲突解决。

衡量指标：

单项目支持最多 10 名人类协作者
支持至少 3 级权限（管理员/开发者/观察者）
操作日志完整度 100%

优先级：P0

G-04：提供高质量代码生成与审查能力

目标描述：AI Agent 生成的代码需通过自动化审查、单元测试和静态分析，确保代码质量达到生产级标准。

衡量指标：

代码生成首次通过率 ≥ 70%
自动化审查覆盖 100% 生成的代码
支持至少 10 种主流编程语言

优先级：P0

G-05：建立可复用的知识库与模板体系

目标描述：构建项目级和组织级知识库，支持代码片段、架构决策、设计文档的沉淀与复用。

衡量指标：

知识库检索响应时间 < 1 秒
支持至少 1000 条知识条目的存储与检索
模板复用率 ≥ 40%（复用次数/总创建次数）

优先级：P1

三、非目标

以下范围明确排除在本期之外，防止范围蔓延：

编号	非目标	说明	计划版本
NG-01	AI Agent 的自主决策权限	本期 AI Agent 仅在被人类用户明确授权后执行操作，不开放完全自主决策	V2.0 评估
NG-02	替代现有 IDE	不与 VS Code、JetBrains 等 IDE 竞争，而是作为协作层与之集成	长期规划
NG-03	自动化部署到生产环境	支持生成 CI/CD 配置和部署脚本，但执行部署需人工确认	V2.0
NG-04	非软件开发的 Agent 角色	本期聚焦软件开发场景，不包含设计、运营、市场等非技术角色	V2.0 评估
NG-05	离线模式	依赖 LLM API 的服务必须在联网环境下使用	长期规划
NG-06	实时语音/视频会议	人类协作者间的沟通通过文字和异步方式，不包含实时音视频	V2.0 评估

四、用户故事

4.1 用户画像

persona-1：独立开发者「小明」

背景：全栈开发者，有一个创业想法但缺乏团队
痛点：一个人要同时处理产品、架构、前后端、测试，精力分散
需求：希望有一个"虚拟团队"帮我并行推进不同模块的开发

persona-2：技术负责人「李工」

背景：5 人创业团队的技术负责人，项目进度紧张
痛点：团队人力不足，重复性编码工作占用核心成员时间
需求：让 AI Agent 处理标准化模块开发，人类专注架构和关键业务

persona-3：编程学习者「小张」

背景：计算机专业学生，希望通过实战学习软件开发流程
痛点：缺乏大型项目经验，不了解团队协作规范
需求：通过观察 AI Agent 的协作过程，学习标准开发流程

4.2 用户故事列表

US-01：创建 AI 开发团队

作为独立开发者，

我希望 根据项目需求快速组建一支 AI 开发团队，

以便不同角色的 Agent 可以协同完成开发任务。

验收标准：

用户可以从预设角色库中选择 Agent（至少包含：产品经理、架构师、前端开发、后端开发、测试工程师、DevOps 工程师、代码审查员、技术文档工程师）
每个 Agent 可配置使用的 LLM 模型（如 GPT-4、Claude、本地模型等）
每个 Agent 可配置专业领域和技能标签
创建完成后生成团队结构图，展示角色关系和协作流程
支持保存为团队模板，后续项目可复用

优先级：P0

US-02：录入和管理项目需求

作为项目负责人，

我希望 以自然语言或结构化方式录入产品需求，

以便 AI 团队理解和分解任务。

验收标准：

支持文本、Markdown、图片（如原型图/流程图）多种输入方式
AI 自动分析需求并生成结构化用户故事列表
支持需求优先级标注（MoSCoW 法则）
支持需求版本管理和变更历史追踪
需求变更时自动通知相关 Agent 并提示影响范围

优先级：P0

US-03：自动任务分解与分配

作为项目负责人，

我希望 系统能自动将需求分解为可执行的任务并分配给合适的 Agent，

以便提高开发效率并减少人工分配成本。

验收标准：

系统根据需求自动生成任务树（Epic → Story → Task → Subtask）
根据 Agent 角色和能力标签自动分配任务
任务分配前显示建议分配方案，用户可手动调整
支持任务依赖关系设置和可视化（甘特图/依赖图）
任务分配后自动触发对应 Agent 开始工作

优先级：P0

US-04：观察 AI Agent 协作过程

作为项目管理者，

我希望 实时观察各个 AI Agent 的工作状态和协作对话，

以便了解项目进展并在必要时介入指导。

验收标准：

提供实时监控面板，展示每个 Agent 的当前任务、进度和状态（空闲/工作中/等待/阻塞）
展示 Agent 间的协作对话流，按时间线或线程组织
关键决策点（如技术选型、接口设计）暂停并等待人类确认
支持对 Agent 的工作结果进行实时反馈和纠正
异常情况（如 Agent 循环讨论、任务超时）自动告警

优先级：P0

US-05：代码生成与审查

作为技术负责人，

我希望 AI Agent 生成代码后自动进入审查流程，

以便确保代码质量符合团队标准。

验收标准：

代码生成后自动触发代码审查 Agent 进行审查
审查维度包括：代码规范、安全性、性能、可维护性、测试覆盖
审查结果分为：通过/需修改/不通过，并附带具体修改建议
审查未通过的代码自动退回开发 Agent 修改
人类用户可随时介入审查，覆盖 AI 审查结果
支持将代码推送到 Git 仓库并创建 Pull Request

优先级：P0

US-06：多人协作指挥

作为团队成员，

我希望 与同事们共同指挥 AI 开发团队，

以便分工协作完成大型项目。

验收标准：

支持通过链接或邮箱邀请成员加入项目
支持角色权限：管理员（全权）、开发者（指挥 Agent + 查看）、观察者（仅查看）
支持"锁定"机制：当人类用户正在指挥某个 Agent 时，其他用户需等待或申请接管
所有人类操作和 Agent 行为记录完整操作日志
支持实时评论和 @提及功能，方便人类间沟通

优先级：P0

US-07：知识库与模板复用

作为资深开发者，

我希望 将项目中的优秀实践沉淀为知识库和模板，

以便在新项目中快速复用。

验收标准：

支持将代码片段、架构方案、设计文档加入知识库
支持创建团队模板（团队结构、开发规范、代码规范）
新项目创建时可选择应用已有模板
Agent 工作时自动检索相关知识库内容作为上下文
支持知识库标签分类和全文检索

优先级：P1

US-08：测试与质量保障

作为质量保证人员，

我希望 AI Agent 自动执行测试并生成质量报告，

以便确保交付物符合预期。

验收标准：

测试 Agent 根据需求自动生成测试用例（单元测试、集成测试、E2E 测试）
支持自动运行测试并生成覆盖率报告
支持 Bug 自动分类和优先级分级
生成质量报告，包含：代码质量评分、测试覆盖率、Bug 统计、性能指标
支持将 Bug 自动分配给对应开发 Agent 修复

优先级：P1

US-09：集成外部工具

作为开发者，

我希望 AI DevSquad 与现有开发工具链集成，

以便不改变现有工作习惯。

验收标准：

支持与 GitHub/GitLab/Bitbucket 集成，自动推送代码、创建 PR
支持连接外部 LLM API（OpenAI、Anthropic、本地 Ollama 等）
支持与 Jira/Linear/Trello 等项目管理工具双向同步
支持 CI/CD 工具集成（GitHub Actions、GitLab CI、Jenkins）
提供 Webhook 和 REST API，支持自定义集成

优先级：P1

US-10：学习辅助模式

作为编程学习者，

我希望 以"旁观者"身份观察 AI Agent 的完整开发流程，

以便学习标准软件开发实践。

验收标准：

提供"学习模式"，以慢速逐步展示 Agent 的思考过程和决策依据
关键步骤附带"为什么这样做"的解释
支持在任意步骤暂停并查看详细的技术文档和参考资料
提供"模拟操作"功能，学习者可以尝试做出决策并与 AI 决策对比
生成学习报告，总结关键知识点和实践技巧

优先级：P2

五、需求详情

5.1 功能需求（FR）

模块一：团队与角色管理

编号	需求描述	优先级	验收标准
FR-01	提供预设 Agent 角色库，包含至少 8 种软件开发角色	P0	角色可正常创建、配置和删除
FR-02	支持自定义 Agent 角色，包括角色名称、职责描述、系统提示词	P0	1. 用户可创建新角色并填写名称、描述、系统提示词；2. 创建后角色出现在角色库中；3. 新建团队时可选中该角色；4. Agent 按自定义提示词执行
FR-03	每个 Agent 可独立配置 LLM 模型和参数（温度、最大 token 等）	P0	1. 每个 Agent 可单独选择 Provider 和模型；2. 温度、max_tokens、top_p 等参数可配置；3. 配置保存后立即生效；4. 不同 Agent 可同时使用不同模型
FR-04	支持 Agent 技能标签管理（如 React、Node.js、Python、微服务等）	P1	标签可用于任务自动分配匹配
FR-05	团队结构可视化，展示角色层级和协作关系	P1	图形化展示，支持拖拽调整
FR-06	团队模板保存与复用	P1	模板可在新项目创建时选择应用

模块二：项目与需求管理

编号	需求描述	优先级	验收标准
FR-07	项目创建与基础信息管理（名称、描述、技术栈、目标）	P0	1. 用户填写项目名称、描述、选择技术栈标签、设定项目目标；2. 信息保存后可在项目设置中查看和编辑；3. 技术栈影响 Agent 角色推荐；4. 项目信息变更记录历史版本
FR-08	需求录入支持文本、Markdown、图片输入	P0	各种格式正常解析和存储
FR-09	AI 自动分析需求并生成结构化用户故事	P0	用户故事可编辑、可接受/拒绝
FR-10	需求优先级管理和版本控制	P1	支持优先级调整和历史版本对比
FR-11	需求变更影响分析，自动识别受影响的任务和 Agent	P1	变更后正确提示受影响范围

模块三：任务管理

编号	需求描述	优先级	验收标准
FR-12	自动生成任务树（Epic → Story → Task → Subtask）	P0	层级结构正确，支持手动调整
FR-13	任务自动分配给合适的 Agent	P0	分配逻辑基于角色和技能匹配
FR-14	任务依赖关系管理和可视化	P0	依赖关系正确，可视化无歧义
FR-15	任务状态流转（待办 → 进行中 → 审查中 → 已完成 → 已关闭）	P0	状态流转正常，支持退回
FR-16	任务时间估算和进度追踪	P1	展示预计和实际完成时间

模块四：AI Agent 协作引擎

编号	需求描述	优先级	验收标准
FR-17	Agent 间消息通信机制（直接通信、广播、发布-订阅）	P0	消息正确送达，支持异步处理
FR-18	上下文共享与管理，确保所有 Agent 访问一致的项目状态	P0	上下文同步延迟 < 2 秒
FR-19	协作对话记录与回溯	P0	完整记录，支持按线程/时间检索
FR-20	关键决策点人工确认机制	P0	决策点正确识别，等待人类确认
FR-21	Agent 工作超时和循环检测	P1	异常情况自动告警和处理
FR-22	支持 Agent 向人类用户发起提问和澄清	P1	提问正确送达，回答后 Agent 继续工作

模块五：代码管理

编号	需求描述	优先级	验收标准
FR-23	Agent 生成代码并保存到项目文件系统	P0	代码正确保存，文件结构清晰
FR-24	自动代码审查（规范、安全、性能、可维护性）	P0	审查维度完整，建议可执行
FR-25	代码审查结果反馈和自动修复循环	P0	未通过审查的代码自动退回修改
FR-26	与 Git 集成，支持提交、分支、PR 创建	P0	1. 支持绑定 GitHub/GitLab/Bitbucket 仓库；2. 支持一个项目绑定多个仓库（如前后端分离）；3. Agent 代码生成后可自动提交到指定分支；4. 提交信息按规范自动生成（类型+描述）；5. 支持创建 PR 并关联任务
FR-27	代码差异对比（Diff）展示	P1	Diff 清晰展示，支持行级评论
FR-28	支持多种编程语言（至少 10 种）	P0	主流语言正常生成和审查

模块六：测试与质量

编号	需求描述	优先级	验收标准
FR-29	自动生成单元测试用例	P1	测试用例可执行，覆盖主要分支
FR-30	自动运行测试并生成报告	P1	测试结果准确，报告清晰
FR-31	Bug 自动分类和分配	P1	分类准确，分配给正确 Agent
FR-32	生成综合质量报告	P1	报告包含质量评分、覆盖率、Bug 统计

模块七：多人协作

编号	需求描述	优先级	验收标准
FR-33	项目成员邀请与管理	P0	邀请链接/邮箱正常，成员可加入
FR-34	角色权限控制（管理员/开发者/观察者）	P0	权限正确生效，越权操作被阻止
FR-35	Agent 指挥权锁定与移交	P0	锁定机制正常，支持主动释放和申请接管
FR-36	操作日志完整记录	P0	所有操作可追溯，日志不可篡改
FR-37	实时评论和 @提及	P1	评论实时显示，通知正确送达

模块八：知识库

编号	需求描述	优先级	验收标准
FR-38	知识条目创建与管理（代码片段、文档、决策记录）	P1	条目正常创建、编辑、删除
FR-39	知识库分类和标签	P1	分类清晰，支持多标签
FR-40	全文检索和智能推荐	P1	检索结果相关，响应 < 1 秒
FR-41	Agent 工作时自动引用相关知识	P1	引用上下文正确，提升输出质量

模块九：集成与扩展

编号	需求描述	优先级	验收标准
FR-42	支持多种 LLM Provider（OpenAI、Anthropic、Azure、本地模型）	P0	各 Provider 正常调用，可切换
FR-43	Git 平台集成（GitHub、GitLab、Bitbucket）	P1	代码推送、PR 创建正常
FR-44	项目管理工具集成（Jira、Linear、Trello）	P2	任务双向同步正常
FR-45	CI/CD 工具集成	P2	可触发构建和部署流程
FR-46	开放 API 和 Webhook	P2	API 文档完整，Webhook 正常触发
FR-47	LLM Token 消耗实时监控与成本告警	P1	1. 实时展示各 Agent 的 token 消耗量和预估成本；2. 支持设置项目级和团队级成本预算上限；3. 接近上限时发送告警通知；4. 提供历史成本趋势分析图表

模块十：用户界面

编号	需求描述	优先级	验收标准
FR-47	Web 端主界面，支持项目看板、Agent 监控、代码浏览	P0	界面响应流畅，布局清晰
FR-48	暗黑/明亮主题切换	P1	主题切换正常，偏好保存
FR-49	响应式设计，支持平板访问	P2	平板端布局正常，操作可用
FR-50	国际化支持（中文、英文）	P2	语言切换正常，文本完整翻译

5.2 非功能需求（NFR）

编号	需求描述	类别	优先级	验收标准
NFR-01	系统可用性 ≥ 99.9%（排除 LLM Provider 故障）	可靠性	P0	月度统计达标
NFR-02	API 响应时间 P95 < 500ms（不含 LLM 调用，负载：1000 并发用户，10万任务量）	性能	P0	压测达标
NFR-03	支持单项目最多 100,000 个任务	可扩展性	P1	大数据量下性能不降级
NFR-04	用户数据加密存储，传输使用 TLS 1.3	安全性	P0	通过安全审计
NFR-05	代码和提示词不用于模型训练（数据隐私）	安全性	P0	提供隐私政策和 LLM 数据处理协议
NFR-06	支持 OAuth 2.0 / SSO 登录	安全性	P1	主流身份提供商正常接入
NFR-07	系统架构支持水平扩展	可扩展性	P1	可通过增加实例扩展容量
NFR-08	操作日志保留 ≥ 1 年	可维护性	P1	日志完整可查询
NFR-09	提供系统监控和告警（Prometheus/Grafana）	可维护性	P1	监控面板正常，告警可达
NFR-10	支持数据导出（项目数据、知识库）	可移植性	P2	支持 JSON/CSV 导出

六、成功指标

6.1 领先指标（过程指标）

指标	目标值	测量方式	频率
用户创建项目数	首月 ≥ 500 个项目	数据库统计	周
平均每个项目的 Agent 数	≥ 3 个	数据库统计	周
任务自动分配采纳率	≥ 80%	用户调整次数/总分配次数	周
AI 生成代码审查通过率	≥ 70%	审查结果统计	周
用户活跃率（DAU/MAU）	≥ 30%	登录统计	周

6.2 滞后指标（结果指标）

指标	目标值	测量方式	频率
用户完成项目数	首月 ≥ 100 个项目完成	项目状态统计	月
平均项目完成时间	相比传统开发缩短 ≥ 40%	用户调研 + 数据对比	月
用户满意度（NPS）	≥ 50	问卷调研	月
付费转化率	≥ 5%	订阅数据	月
用户推荐率	≥ 30% 用户愿意推荐	问卷调研	月

七、开放问题

编号	问题	负责人	状态	目标解决日期
Q-01	LLM API 成本控制策略：如何平衡输出质量与成本？	技术负责人	讨论中	2025-06-25
Q-02	是否支持本地模型（如 Ollama）完全离线运行？	产品经理	待决策	2025-06-20
Q-03	Agent 自主决策的边界在哪里？哪些操作必须人工确认？	产品经理	讨论中	2025-06-20
Q-04	多用户同时指挥同一 Agent 的冲突解决策略是否足够？	技术负责人	待验证	2025-06-30
Q-05	代码知识产权归属：用户还是平台？	法务/产品	待决策	2025-06-25
Q-06	免费版与付费版的功能边界如何划分？	产品经理	讨论中	2025-06-20

八、时间计划

8.1 里程碑

阶段	里程碑	目标日期	交付物	状态
Phase 1	产品设计完成	2025-06-18	PRD 终稿、UI 设计稿	进行中
Phase 2	MVP 核心功能开发	2025-07-30	Agent 协作引擎、项目管理、代码生成	未开始
Phase 3	MVP 内部测试	2025-08-10	内测版本、测试报告	未开始
Phase 4	封闭 Beta 测试	2025-08-31	Beta 版本、用户反馈报告	未开始
Phase 5	公开上线	2025-09-15	生产环境、运营文档	未开始
Phase 6	V1.1 迭代	2025-10-15	多人协作优化、知识库、更多集成	未开始

8.2 Phase 2 详细任务（MVP 范围）

任务	负责人	开始日期	结束日期	依赖
系统架构设计	架构师	2025-06-19	2025-06-25	Phase 1 完成
Agent 协作引擎开发	后端团队	2025-06-26	2025-07-15	架构设计完成
项目与任务管理模块	全栈团队	2025-06-26	2025-07-15	架构设计完成
代码生成与审查模块	后端团队	2025-07-01	2025-07-20	Agent 引擎完成
Web 前端开发	前端团队	2025-06-26	2025-07-25	UI 设计完成
Git 集成开发	后端团队	2025-07-15	2025-07-25	代码模块完成
集成测试	QA 团队	2025-07-25	2025-07-30	各模块开发完成

九、依赖与风险

9.1 外部依赖

编号	依赖项	类型	影响	应对措施
DEP-01	LLM API（OpenAI/Anthropic）	技术	核心功能不可用	支持多 Provider 切换，降级到备用模型
DEP-02	Git 平台 API	技术	代码推送失败	提供手动导出功能，支持多种 Git 平台
DEP-03	云服务提供商（AWS/Azure/GCP）	基础设施	服务不可用	多区域部署，准备灾备方案
DEP-04	开源框架和库	技术	安全漏洞或停更	定期依赖审计，核心功能减少外部依赖

9.2 风险识别与应对

编号	风险	可能性	影响	应对策略
R-01	LLM 输出质量不稳定，导致代码错误率高	高	高	多重审查机制，人类确认关键节点，支持快速回滚
R-02	API 成本超预算	中	高	实施 token 限制、缓存机制、成本监控告警
R-03	多 Agent 协作出现死锁或循环	中	中	超时检测、最大轮次限制、人工介入机制
R-04	用户对 AI 生成代码的信任度不足	中	高	透明展示生成过程，提供详细审查报告，渐进式授权
R-05	数据安全和隐私合规问题	中	高	数据加密、访问审计、合规认证（SOC2）、明确隐私政策
R-06	竞品快速跟进，市场同质化	高	中	专注用户体验和特定场景，快速迭代，建立社区生态
R-07	项目范围膨胀，MVP 无法按期交付	中	高	严格执行非目标列表，MVP 只做 P0 需求，定期范围审查

十、附录

附录 A：术语表

术语	英文	定义
AI Agent	AI Agent	具有特定角色和能力的 AI 智能体，能自主执行分配的任务
LLM	Large Language Model	大型语言模型，如 GPT-4、Claude 等
协作引擎	Collaboration Engine	负责多个 Agent 之间任务分发、消息传递和上下文同步的核心系统
上下文	Context	Agent 执行任务时可访问的项目信息、历史对话和知识库内容
关键决策点	Decision Gate	需要人类用户确认后才能继续的节点，如技术选型、架构变更
提示词	Prompt	引导 AI 模型生成特定输出的指令文本
Token	Token	LLM 处理文本的最小单位，用于计量 API 使用量

附录 B：参考文档

附录 D：核心数据模型

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│     User        │     │    Project      │     │     Agent       │
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附录 C：AI Agent 角色详细定义

产品经理 Agent (PM Agent)

职责：需求分析、用户故事编写、优先级排序、验收标准制定
输入：原始需求描述、用户反馈
输出：结构化用户故事、产品规格说明、验收清单
协作对象：架构师 Agent、项目负责人

系统架构师 Agent (Architect Agent)

职责：技术选型、系统架构设计、接口定义、数据库设计
输入：用户故事、非功能需求
输出：架构文档、技术栈方案、API 规范、ER 图
协作对象：PM Agent、开发 Agent

前端开发 Agent (Frontend Agent)

职责：UI 实现、交互逻辑、状态管理、响应式适配
输入：设计稿/原型、API 规范
输出：前端代码、组件库、样式文件
协作对象：架构师 Agent、后端开发 Agent、QA Agent

后端开发 Agent (Backend Agent)

职责：API 实现、业务逻辑、数据库操作、服务集成
输入：API 规范、架构文档
输出：后端代码、数据库迁移脚本、API 文档
协作对象：架构师 Agent、前端开发 Agent、QA Agent

测试工程师 Agent (QA Agent)

职责：测试用例设计、自动化测试、Bug 报告、质量评估
输入：需求文档、代码变更
输出：测试用例、测试报告、Bug 列表、质量评分
协作对象：所有开发 Agent

DevOps 工程师 Agent (DevOps Agent)

职责：CI/CD 配置、部署脚本、环境管理、监控配置
输入：代码库、架构文档
输出：Dockerfile、CI/CD 配置、部署文档
协作对象：架构师 Agent、后端开发 Agent

代码审查 Agent (Reviewer Agent)

职责：代码规范检查、安全审查、性能分析、可读性评估
输入：代码变更
输出：审查报告、修改建议、质量评分
协作对象：所有开发 Agent

技术文档工程师 Agent (Tech Writer Agent)

职责：API 文档、使用说明、架构文档整理
输入：代码注释、API 规范、架构决策
输出：Markdown 文档、API 文档站点
协作对象：所有 Agent

评审信息

项目	内容
评审人	（待填写）
评审日期	（待填写）
评审结果	☐ 通过 ☐ 需修改 ☐ 不通过
修改意见	（待填写）

文档结束

如有任何疑问或建议，请联系产品团队。

AI DevSquad — 产品需求文档（PRD）