我们如何打造最先进的 AI 产品规划师

Source: Dev.to

软件不是人行道——它是一座城市

未规划的代码库就像未规划的城市：脆弱、前后不一致，且扩展成本高。可扩展的软件，如同民用基础设施，需要明确的规格说明、深思熟虑的架构以及持续的验证。跳过这些步骤——尤其是在 AI 替你敲代码时——会导致僵硬、难以维护的系统。

从注意力管理到 LLM 提示

阅读一本书时，你会携带注意力，只记住重要信息，忘掉无关内容。把这个思路应用到 LLM 上，就可以只给它们相关的上下文，避免“上下文膨胀”。

• 让模型去做它们擅长的事。
• 将工作拆分为多个阶段。
• 在任务被分解后，生成多个协作的代理。

这与计算机科学中经典的“分而治之”策略相呼应。单一的“全能模型”虽然起步强劲，但随着进程会忘记细节，产生错误。一次性完成所有工作会让代理漂移，导致大量迭代。

终极 AI 产品规划师：TraycerAI

TraycerAI 并非单一的全能模型，而是作为一个协同的集合体运行，将智能与检索解耦，使“思考者”不被原始数据收集分心。

Orchestrator（Sonnet‑4.5）

充当指挥者。 负责高层次推理、复杂规划和任务分解。它不执行文件搜索，而是指挥整体流程。

Critics（GPT‑5.1）

专注于代码分析与验证。 当一个模型生成计划时，另一个拥有不同训练偏好的模型会对输出进行批评，以捕捉回归问题。

Scouts（grok‑4.1‑fast & parallel.ai）

高速单元。 它们并行遍历代码库和网络，收集上下文，将原始事实返回给 Orchestrator，且不带编辑偏见。

TraycerAI 在开发生命周期中的定位

大多数 AI 工具聚焦于 内循环；TraycerAI 主导 外循环。

内循环 – “怎么做”

战术层面，代码编写、修补和本地测试的阶段。此时代码生成代理会回答诸如“能帮我写这个特定函数吗？”之类的问题。

外循环 – “为什么” 与 “做什么”

战略层面，统筹整个变更过程。TraycerAI：

1. 战略规划 – 将高层提示（例如“添加速率限制”）分解为分阶段的实现规范，且在任何代码编写之前完成。
2. 上下文合成 – 在代码生成代理开始工作之前，提前确定在庞大仓库中哪些文件是关键。
3. 最终验证 – 内循环结束后，外循环会根据最初的架构约束验证所有更改。

关键要点

通过分离循环，TraycerAI 确保“思考”（外循环）永远不被“执行”（内循环）所妨碍。你可以获得并行代理的速度，同时拥有资深架构师的监督。

EPIC 模式

针对端到端的产品和功能开发，TraycerAI 的 EPIC 模式提供：

• 精准捕获用户意图。
• 像资深工程师一样生成低层设计（LLD）图和线框图。
• 类似软件架构师的访谈式交互，在代码生成前进行需求澄清。
• 类似资深 QA 的验证，检测边缘案例。

其结果是高度准确的功能和产品。