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AIDLC 所构建软件的基于 AI 代理的自主运维 — 可观测性、预测、自动响应

AIDLC Construction 阶段的 AI 编码代理 — 官方支持的 7 个平台、Kiro Spec-Driven 开发、Q Developer、代理对比

AI-Driven Development Lifecycle — 基于 AWS Labs 官方方法论 + DDD·Ontology·Harness 企业级扩展

AIDLC 的核心理念与 Intent → Unit → Bolt 执行模型 — 包含 AWS Labs 官方术语映射

AIDLC 官方 Adaptive Workflows — 条件化 stage 执行 decision tree,Inception 7 阶段与 Construction per-unit 循环详解

AWS Labs AIDLC 官方 11 项通用规则解读 — 从 Question Format 到 Audit Logging,企业级应用指南

AIDLC 企业级 - index

AIDLC 企业级 - case-studies

AIDLC Checkpoint Approval 门禁与基于 ISO 8601 的审计日志 — 面向监管行业的 AIDLC 审计追溯实施指南

用 EKS Capabilities 实现 AIDLC Construction/Operations 的声明式自动化模式

AWS Labs AIDLC Extension System — 通过 opt-in 机制将组织的安全 · 合规 · 领域规则整合到 AIDLC 工作流

AIDLC 可信性的第二轴 — 以架构方式强制保证 AI 执行安全性的 Harness 设计 (engineering-playbook 扩展内容)

按 MSA 模式划分的必需 Harness 和实现指南

Level 1 简单 CRUD 服务和 Level 2 同步 MSA 编排模式应用指南

Level 3 异步事件驱动 MSA 和 Level 4 Saga + 补偿事务模式应用指南

Level 5 分布式事务 + CQRS + Event Sourcing 模式应用指南

在企业环境中将 MSA 难度诊断为 Level 1-5，并提供按模式分类的指南、Harness 和验证的综合指导

AIDLC 可信性的第一轴 — 以 Typed World Model 防止 AI 幻觉、保证领域正确性的 Ontology 方法 (engineering-playbook 扩展内容)

面向数据驻留与成本优化的 Open-Weight 模型落地策略 — 本地部署、混合架构、TCO 对比

AIDLC Operations 的数据基础 — 构建 3-Pillar 可观测性 + AI 分析层

实现 AIDLC 的工具 — AI 编码代理、Open-Weight 模型、EKS 自动化、技术路线图

AIDLC 企业级 - cost-estimation

AIDLC 技术投资决策 — Build-vs-Wait 矩阵、工具成熟度评估、6/12/18 个月展望

AIDLC 核心方法论 — 10 大原则、Ontology、Harness 工程、DDD 集成、Common Rules、Adaptive Execution

按 MSA 复杂度划分的本体深度和编写指南

AIDLC 企业级 - governance-framework

基于 AI Agent 的自主事件响应 — 集成 Strands/Kagent、Chaos Engineering + AI、Ontology 反馈循环

AIDLC 企业级落地策略 — 瀑布→混合转型、Champion 模型、分阶段扩散路线图

AIDLC 企业级 - role-composition

基于 ML 的预测性伸缩与异常检测 — Karpenter+AI、CloudWatch Anomaly Detection、AI Right-Sizing

在复杂 MSA 中应用 AIDLC 时保证质量的验证方法