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PROCESS
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与 AI 头脑风暴：为什么 Clarify 比 Prompt 更重要
AI 头脑风暴的价值不在让 AI 替你想，而在借 AI 帮你想清楚——掌握发散–收敛节奏、分离问题与方案空间、留下决策日志，比选哪套 brainstorming 工具更重要。
GStack + GSD + Superpowers：长时程 Agentic 交付栈
GStack 管专家决策，GSD 管 phase 编排与 context 隔离，Superpowers 管 TDD 与验证纪律——受控自治而非无边界 overnight build。
OpenSpec + Superpowers + gstack：三层 AI 原生交付栈
OpenSpec 管规格真相，Superpowers 管执行纪律，gstack 管专家审查与发布——分层分工而非机械串联三套流程。
AI Development Workflows 全景：从五步骨架到企业交付闭环
主流 AI 开发工作流收敛于 Research→Plan→Execute→Review→Ship——成熟实践是规格有来源、执行有纪律、评审有独立性、发布有门禁。
Loop Engineering：从写 Prompt 到设计可托管的工作闭环
Loop Engineering 把人类反复驱动 AI 的动作工程化为可重复、可验证、可治理的闭环——设计单位不是句子，而是 loop 契约。
Inner Loop / Middle Loop / Outer Loop：理解 Agent 工作的三个闭环
Agent 的工作不是线性的——它分为内环(编码-测试)、中环(任务-评审)、外环(度量-改进)三个嵌套闭环。理解这个模型是设计 AI4SE 流程的基础。
人机协作流程设计：Research → Plan → Execute → Review → Ship
AI4SE 的流程不是把 AI 插入旧管线，而是围绕'人做什么决策、Agent 执行什么'重新设计端到端工作流。
Review Pipeline：当 AI 写了 80% 代码后，评审怎么做
传统 Code Review 假设代码是人写的、每个 diff 都可逐行审查。AI4SE 时代需要新的评审范式——从逐行审查转向规格对照验收。