1. 现状与痛点 (Why)
团队已普及 Trae (Coding)，但研发瓶颈已转移至非编码环节。我们需要从“单点工具”向“全链路智能”转型。
⛔ 知识断层
新人上手慢，业务逻辑散落在老员工脑中，缺乏结构化沉淀。
⛔ 非编码耗时高
40% 时间用于写文档、设计表结构、分析遗留代码。
效能结构重塑目标
2. 2026 战略屋 (What)
全员 AI Native 研发组织
愿景：让 AI 成为第二大脑
🛠️
深度工具化
- Trae 上下文规范
- Prompt 资产标准化
- 本地开源模型 (Ollama)
🧠
资产沉淀化
- 团队专属知识库
- RAG (检索增强生成)
- 私有业务语料清洗
🤖
场景落地化
- Agent 智能体实战
- 自动化测试生成
- 结果转化工具链
组织基石 (Foundation)
👥 1+N 核心制
🔄 30min 微循环
🛡️ 三层风控墙
3. 组织架构 (Who)
PM
组长 (资源)
服务器搭建 / 周会 / 知识库
Dev
先锋 (技术)
Trae Agent 模式 / 开源模型
QA
卫士 (风控)
代码审查标准 / 自动化测试
4. 运作机制 (How)
每周四 17:30 - 18:00，严格限时 30 分钟。拒绝形式主义，只谈干货。
05
情报同步
同步 Trae/DeepSeek 新特性，打破信息差。
15
案例复盘
"One Golden Case" —— 此时此刻，只讲一个具体问题。
10
任务分发
认领下周“实验课题”（如：跑通本地日志分析）。
5. 2026 行动航线 (When)
Q1: 基建与扫盲 (2-3月)
Trae 上下文规范，Prompt 资产库建立。
Q2: 大脑构建 (4-6月)
清洗文档，搭建 RAG 知识库，让 AI 懂业务。
Q3: 应用爆发 (7-9月)
Agent 智能体落地（自动单测、SQL 生成）。
Q4: 收敛定型 (10-12月)
新人 AI 指南，数据复盘。
6. 零预算技术方案 (Tools)
基于“预算不确定”前提，利用闲置服务器和开源软件构建安全闭环。
💻
客户端
Trae
目前免费 / Coding 主力
🧠
本地模型
Ollama
运行 DeepSeek-Coder-V2
📚
向量库
ChromaDB
开源 RAG 索引
🔐
数据存储
Git
只读权限 / 语料来源
7. 风险自控体系 (Safety)
Level 1
物理隔离 (Sandbox)
严禁 AI 直连生产库。复杂脚本必须在本地/测试沙盒运行。
Level 2
人机协同 (Human-in-Loop)
提交需标 `[AI-Generated]`。Reviewer 逐行审查。谁申请谁负责。
Level 3
自动防御 (Auto-Test)
无单测不合并。强制要求 AI 生成覆盖率 >80% 的测试用例。