在面临多服务的微服务架构，再叠加团队多成员对同一个项目的改造，AI coding 有什么最佳实践吗？ 在 GPT 5.4、5.5 的时代以及之前，我用各种 SDD 来推进任务，包括不限于 supervisor、openspec，以及社区里的 Trellis、codestable 在 GPT 5.6 sol 发布后，上述所有的 SDD 我都移除了，然后自己做了个跨项目的知识库 skills 用于项目经验和决策沉淀，配合 codex 自己的 plan 模式（plan 里会涵盖验收标准），然后交给 codex 自由发挥。 不管是效率还是准确度都不错，codex 在 5.6 sol 之后也开始支持一个项目多文件夹的方式开发，这样也解决了微服务架构跨服务的访问问题，同时我自己的知识库也能做到跨项目经验沉淀，所以不用 SDD 的效果也很不错。 但这种方式，用起来最终效果如何还是因人而异的，因为人的思维不一样，同样一个 agent，交给不同的人，得到的效果就是不一样的。 现在因为团队的扩张，项目经手人数变多，SDD 的作用好像又开始体现了，这玩意虽然很多东西比较冗余，但至少可以保证项目的一个下限？ 不太考虑 spec-kit 和 Trellis 这种每个项目独立初始化后，在后续大版本升级时，每个项目都要跟着升级项目里的脚本这种 SDD。 因为在面临团队合作的场景下，每次大版本的升级都是一个噩梦，同时每个人手上的版本都要尽可能的一致。 2 个帖子 - 2 位参与者 阅读完整话题

  • 情报分类：技术学习与提效
  • 分类依据：内容涉及技术、AI、软件工具或工程实践
  • 信息来源：服务器 / LINUX DO - 最新话题
  • 发布时间：2026/10/9 15:15:42