实施进度
基础建设
2
能力提升3
规模化应用渐进式实施策略
PACE 1.0的实施应该采用渐进式策略，避免激进变革带来的风险。我们建议分三个阶段进行
基础建设
1-2个月
建立团队AI协作能力，搭建基础工具链，制定标准流程
能力提升
2-3个月
深化AI协作技能，优化工作流程，扩大应用范围
规模化应用
3-6个月
组织级推广应用，建立平台化支撑，形成持续改进机制
PACE 1.0 工作流程
PACE 1.0 的核心工作流程分为两个主要阶段：蓝图规划和切片循环
阶段 0: 蓝图规划
从想法到可执行路线图
1
输入原始材料
初始想法、用户故事、访谈记录、竞品分析
2
AI辅助分析
提炼核心用户故事，按用户旅程分组
3
HTML原型生成
可交互的HTML原型，包含主要页面和功能
4
PRD验证与优化
通过原型验证用户体验和功能完整性
5
垂直切片路线图
生成包含多个垂直切片的开发路线图
阶段 1: 切片循环
四步迭代循环
1
定义（DEFINE）
创建引用式任务卡，包含完整的上下文信息
2
评审（REVIEW）
团队评审任务卡，确保引用文档的正确性
3
实现（IMPLEMENT）
AI驱动编码，人类验证和反馈
4
验证（VERIFY）
最终代码评审、测试和集成
项目结构建议
为了支持PACE 1.0方法论的高效执行，建议采用以下项目结构
project-root/ ├── docs/ # 项目文档 │ ├── architecture.md # 架构设计文档 │ ├── roadmap.md # 产品路线图 │ └── shared-kernel/ # 共享核心库文档 ├── specs/ # 任务卡规格文档 │ ├── slice-1.1-user-auth.spec.md │ ├── slice-1.2-product-list.spec.md │ └── refactor-1.0-data-models.spec.md ├── src/ # 源代码 │ ├── shared-kernel/ # 共享核心库 │ ├── features/ # 功能模块 │ └── config/ # 配置文件 └── tests/ # 测试代码
风险管理策略
识别和应对实施过程中的潜在风险
⚠️技术风险
AI代码质量不稳定
建立多层质量检查机制，制定代码质量标准
技术债务积累
建立债务识别机制，制定渐进式偿还计划
👥组织风险
团队抗拒变化
充分沟通培训，渐进式推进，展示成功案例
技能差距
制定分层培训计划，建立导师制度
关键成功因素
🎯
领导层支持
获得管理层的明确支持和资源投入
📚
团队培训
投资于团队的AI协作能力建设
🔧
工具链完备
建立完整的工具链支持
✅
质量保障
建立多层次的质量保障体系
🔄
持续改进
建立反馈机制和持续改进文化