Gaoti's Knowledge Base

Glossary - AI Workflow 术语表

Properties1
tagstype/note, area/ai, topic/ai/agent

7分钟阅读

Glossary：AI Workflow 术语表

Page card

  • Part：Part 1 / 术语扫盲
  • 适用角色：开发、产品、设计、QA
  • 使用场景：分享前统一语言,降低跨职能沟通成本
  • 输出物：轻量 AI workflow glossary

Back to AI Workflow Sharing。相邻主题：AI Harness 101 · Context building · Workflow design

Summary

用途：这页用于降低跨职能沟通门槛。术语解释尽量用普通语言,不追求学术定义。

Terms

Harness 美 /ˈhɑːrnəs/

让 AI 稳定工作的整套环境,包括上下文、工具、约束、验证方式和输出格式。
Example：一个包含 spec、repo rules、test commands、PR checklist 的开发工作流,就是一种 harness。

Prompt

你直接给 AI 的指令或问题。
Example：帮我总结这个 PR 的风险。

Context

AI 当前可以参考的信息。
Example：issue、PR diff、logs、brief、Figma、API response、repo docs(都属于 context)。

Agent

能围绕目标自主执行多步任务的 AI,不只是回答问题,还能读文件、调用工具、验证结果。

Tool use

AI 调用外部工具完成任务。
Example：使用 gh pr view 查看 PR,使用文档工具更新文档,使用 test runner 跑测试。

Workflow

从输入到结果的一整套工作链路。
Example：需求澄清 → spec → plan → implementation → verification → PR review → archive。

Evidence

能支持判断的真实证据。
Example：日志、代码路径、截图、API response、CI result、PR comment。

Hypothesis 美 /haɪˈpɑːθəsɪs/

对问题原因的候选解释,需要通过验证确认或排除。

Verification 美 /ˌverɪfɪˈkeɪʃən/

判断 AI 输出或改动是否正确的方式。
Example：unit test、Playwright、typecheck、CI、manual QA、PM signoff。

Spec

对行为、边界、验收标准的明确契约。

OpenSpec

一种把 feature/change delivery contract 文档化、版本化、可 review 的 spec workflow。

ADR

Architecture Decision Record。用于记录长期有效、影响范围较大、未来读者需要理解的技术架构决策。不是所有技术讨论都要写 ADR;可以用 precedent 美 /ˈpresɪdənt/ 和 reversibility 美 /rɪˌvɜːrsəˈbɪləti/ cost 判断是否值得沉淀。
Example：采用某个全局数据获取方案、建立系统级命名规范、拒绝一个未来可能反复被提出的架构选项。

Source of truth 美 /sɔːrs əv truːθ/

团队认定的权威信息来源。
Example：最终行为契约应在 spec,而不是散落在聊天记录里。

Context hygiene 美 /ˈkɑːntekst ˈhaɪdʒiːn/

只给 AI 当前任务需要的上下文,避免无关历史、过期文档或噪音影响判断。

Clarification

在进入方案、spec 或执行前,先把问题、边界、隐含假设、失败模式和验收标准问清楚。
Example：用 grill-me 拷问需求,确认真实对象、owner boundary、non-goals 和成功标准。

Brainstorm

在问题已经基本清楚后,让 AI 发散多个方案、比较 tradeoff,并收敛出可执行路线。
Example：Superpowers brainstorm 适合比较实现路径,不适合替代需求澄清。

Code graph

把代码库里的模块关系、调用路径、数据流、状态 owner 和变更半径结构化出来的上下文。
Example：Graphify / code graph 适合影响面不清楚的任务,不是为了生成漂亮图,而是为了判断哪里能改、哪里不能改。

Guardrail 美 /ˈɡɑːrdreɪl/

限制 AI 不偏离目标或不做危险动作的规则。
Example：不要扩大 scope;不要转贴私人总结;改完必须验证。

Human-in-the-loop 美 /ˈhjuːmən ɪn ðə luːp/

AI 参与执行和分析,但关键判断仍由人确认。
Example：AI 可以提出 review findings,人决定 severity 和是否阻塞。

Agentic execution 美 /eɪˈdʒentɪk ˌeksɪˈkjuːʃən/

让 AI 把任务推进到可判断结果,而不是只生成步骤。
Example：改代码 → 跑测试 → push → 看 checks → 更新 PR。

Executor

负责在明确 scope、验证方式和 stop condition 后执行任务的 agent 角色。
Example：Superpowers executor 适合做最小改动、跑 verification、汇报 remaining risk,不适合替团队决定需求 contract。

Escalation path

把复杂任务从“模糊问题”逐步升级到“可执行任务”的分流路径。
Example：grill-me 澄清问题 → Superpowers brainstorm 比较方案 → Graphify / code graph 拆 context → OpenSpec 固化 contract → executor 最小执行 + verification。

Knowledge capture 美 /ˈnɑːlɪdʒ ˈkæptʃər/

把一次性分析沉淀成可复用知识。
Example：把 debug 复盘写成 checklist 或 GOTCHAS.md。

References

关系图谱

反向链接