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行途 AI 工程化 · 一线 AI 工程化方法论旗舰仓
尚未跑自动兼容性验证,可查看页面内的依赖与入口分析。 · 最近上游提交 2026/9/17 · 已提供中文文档
一线 AI 工程化方法论旗舰仓:理念/方法/五大工程/治理/会话/样板(73 资产)|AI engineering methodology: context, prompt, harness, graph & loop engineering templates (DSH-compatible)
综合分
31.3
GitHub 分
31.3
用户评分
—
★ Stars
2
周下载量
—
安装插件(需先安装 dsh CLI 引擎:npm install -g @deepseek-ai/dsh)
dsh plugin --profile web add xingtu1996/xingtu-ai-engineering该插件未发布到 npm,走 GitHub 源安装(pnpm 若拦截 prepare 脚本,按其提示在 pnpm-workspace.yaml 的 allowBuilds 中放行后重跑)
数据截至 2026/9/19(元数据每日更新 · 实装验证按队列轮转,单条结论的验证时间见上方)
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README
行途 AI 工程化 · 一线 AI 工程化方法论旗舰仓 一仓覆盖 AI 工程化全貌:理念哲学 · 方法论 · 五大工程实践 · 治理 · 断点续传 · 组件样板 License Assets Engineering Practices Last Commit 🎯 这是什么 xingtu-ai-engineering 是行途开源矩阵的方法论旗舰仓,把多年一线 AI 工程化实践中沉淀的理念、方法、工程实践、治理规则、会话工作流、组件样板归纳为结构化资产,供工程师直接借鉴、裁剪、落地。 给谁用:技术管理者、一线工程师、AI 工程化实践者——想系统化理解“如何驾驭 AI 高效产出”,而不是零散地学单个技巧。 核心价值:每个文件都是可直接落地的模板(含检查清单、命令、验证方法),不是空泛的理念。 📐 五大工程实践(核心) | 工程 | 文件 | 说明 | |------|------|------| | 上下文工程 | engineering/context-engineering.md | 上下文窗口/token 的规划、压缩、预算管理 | | 提示词工程 | engineering/prompt-engineering.md | 提示词的结构化设计与复用 | | 驾驭工程 | engineering/harness-engineering.md | 用规则/技能/钩子把模型“驾驭”成稳定生产力 | | 图工程 | engineering/graph-engineering.md | 依赖图/知识图/任务图,让复杂系统可规划可追溯 | | 循环工程 | engineering/loop-engineering.md | 迭代循环(反馈→修正→沉淀),让产出持续进化 | 🗂️ 六大分类 · 73 个资产 philosophy/ · 理念哲学(11) 本体论 · 第一性原理 · 复利进化 · 测试左移 · 真相第一 · 驾驭分工 · 简单即真 · 举一反三 · 本地轮回 · 协作即对抗 · 不机械执行 methodology/ · 方法(37) SDD · TDD/BDD/DSL · 对抗审查 · 渐进式加载 · 需求澄清 · 影响分析 · 工具/能力分层 · Git 分支管理 · GitWorktree 并行 · Harness 层级 · 知识可视化 · 各类测试模板(黑盒/白盒/变异/压测/接口/UI/E2E/编译)· 工单回复 · 生产问题排查 · 部署 SOP · 交付检视 · 质量门禁 · 方案选型调研 等 engineering/ · 工程实践(9) 上下文工程 · 提示词工程 · 驾驭工程 · 图工程 · 循环工程 · 自动化本体论 · TDD · Feign 异常处理模式 · Jenkins CI 自动化接入 governance/ · 治理/宪法(1) 宪法模板(S/M/L 裁剪 · 质量门禁 · 交付检视基线) session/ · 会话/断点续传(6) 继续会话提示词 · 会话复盘模板 · BUG 修复沉淀 · 反哺模板 · 沉淀模板 · ponytail/caveman 分享 scaffolds/ · 组件样板(9) agent 模板 · MCP 接入样板 · 代码包模板 · 服务目录结构样板 · 提示词模板 · Mermaid 图表样板 · MR 模板 · SOP 模板 · 需求交付 Story 模板 🚀 快速开始 方式一:按需阅读 从 philosophy/ 建立底层认知 → methodology/ 学方法 → engineering/ 看五大工程实践 方式二:AI 可检索 直接让 AI 读 marketplace.json,按 description 检索到对应资产 🤖 AI 可检索 marketplace.json 提供机器可读索引(name + description + path + tags),供 find-skills / AI 搜索引擎检索: cat marketplace.json # 73 条资产索引 🧩 本仓方法论与模板面向 AI 工程化(含 DeepSeek Harness 类「一切皆插件」工作流),模板可直接裁剪落地到 DSH / Claude Code / CodeBuddy 等工具链。 许可证 CC BY-NC-SA 4.0(署名-非商业使用-相同方式共享)——方法论内容资产,禁止商用;商业使用 / 出版合作请联系作者。 深度内容与咨询 完整方法论深度篇与实战案例 → 《行途 AI 工程化手册》(出版筹备中) 深度答疑 / 定制陪跑 / 知识星球 → 公众号「行途技术手记」留言 👤 关于行途 一线 builder,仍在写代码。专注 AI 工具链与工程化落地,分享可抄作业的实战经验。 - 𝕏 X:@xingtu1996(AI工程化实战,build in public) - GitHub:github.com/xingtu1996 - 🌐 个人站:xingtu1996.pages.dev - 📱 公众号:「行途技术手记」(深度长文 + 可抄作业的实战经验)
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