AI Coding 工程控制台

项目背景

团队需要在一个视图中理解需求、任务、代码检查与交付状态，因此设计了这套 AI 辅助研发控制台。本页是可替换演示内容，不代表真实客户案例，也不描述任何真实组织的数据或成绩。

目标

将分散的研发信号整理为可追踪的工作流，让开发者能快速确认当前任务、自动化检查结果与下一步行动，同时保留人工决策入口。

约束

演示必须在没有真实仓库权限与生产数据的条件下成立；界面还要兼顾长任务信息、失败状态和窄屏阅读，并避免把模型建议包装成确定结论。

职责

负责产品信息架构、交互原型、前后端数据契约与演示数据设计，并为高风险操作补充确认、审计和错误反馈方案。

方法

先按任务生命周期梳理状态机，再用小型场景验证导航与信息密度；实现上采用类型化数据边界，把模型输出、工具执行与人工批准区分为独立状态。

成果

形成了可运行的本地演示：用户可以查看任务进度、检查异常原因并理解审批节点。成果用于说明设计与工程方法，不对应真实商业指标。

复盘

控制台的价值不在于堆叠更多自动化按钮，而在于让来源、权限和不确定性清晰可见。后续替换为真实项目时，应补充真实用户研究、性能数据与授权范围。