ai-sdlc 的项目扩展与二次开发

项目的基础介绍

ai-sdlc 是一个基于人工智能的软件开发生命周期（SDLC）工具，它通过结构化的流程将软件开发从最初的想法到生产就绪的代码，共分为八个步骤。该工具利用人工智能助手自动处理和迭代，使得整个开发过程更加高效和有序。

项目的核心功能

• 结构化工作流：提供从想法到产品需求、架构、任务、测试的8步流程。
• 人工智能驱动：利用人工智能助手进行自动处理和迭代。
• Markdown驱动：所有内容都存储在版本控制的Markdown文件中。
• 迭代支持：内置AI聊天支持，用于改进想法和需求。
• 生产就绪：生成全面的任务列表和测试计划。
• 零配置：开箱即用，默认设置合理。

项目使用了哪些框架或库？

ai-sdlc 项目使用了以下框架和库：

• Python 3.13+：项目的编程语言基础。
• uv：一个快速的Python包管理器。
• 可选的AI编辑器：如Cursor、VS Code的AI扩展或其他AI聊天接口。

项目的代码目录及介绍

项目的代码目录结构如下：

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├── ai_sdlc/                # 主Python包
│   ├── cli.py              # `aisdlc`命令行的入口点
│   ├── commands/           # 子命令：init | new | next | status | done
│   ├── scaffold_template/  # 新项目的默认模板
│   └── utils.py            # 公共帮助函数
├── prompts/                # 每个SDLC步骤的LLM模板
│   ├── 0.idea.instructions.md   # 初始想法分析
│   ├── 1.prd.instructions.md    # 产品需求
│   ├── 2.prd-plus.instructions.md # 增强的需求
│   ├── 3.system-template.instructions.md # 系统架构
│   ├── 4.systems-patterns.instructions.md # 设计模式
│   ├── 5.tasks.instructions.md  # 实施任务
│   ├── 6.tasks-plus.instructions.md # 任务列表审查和交接准备
│   └── 7.tests.instructions.md         # 测试生成

对项目进行扩展或者二次开发的方向

功能扩展

• 增加新的生命周期步骤：根据需要，为SDLC流程添加新的阶段。
• 集成更多的AI工具：扩展项目以支持更多的人工智能工具和API。
• 自动化测试生成：提高测试生成的自动化程度，减少手动工作。

性能优化

• 代码优化：对现有代码进行重构，提高执行效率和可维护性。
• 资源管理：优化资源使用，减少不必要的内存和处理时间消耗。

界面与交互

• CLI界面增强：改进命令行界面的用户体验。
• 图形用户界面（GUI）：开发一个图形界面，使得非技术用户也能轻松使用。

通过以上扩展和二次开发，可以让ai-sdlc项目更加完善，服务于更广泛的用户群体和开发场景。