工程与架构简介

产品从需求到线上运行，分三块来看：

开发与发布：需求到上线的节奏、CI/CD、灰度，以及环境与部署
系统架构：请求链路上的组件、身份、数据、异步、外部依赖与可观测性
AI-Native 研发：AI 参与写代码之后，意图、规格、评测和发布如何交接

面向 AI 产品经理：工程侧知识用于对齐排期、评估技术风险、判断架构取舍；不要求会写代码。

三块如何衔接

flowchart LR
    subgraph flow["开发与发布"]
        req[需求] --> des[设计] --> dev[开发] --> tst[测试] --> rel[上线] --> iter[迭代]
        iter -->|数据反馈| req
    end
    subgraph arch["系统架构"]
        client[客户端] --> gw[网关]
        gw --> sv[服务]
        sv --> data[(数据)]
        sv --> mq[异步]
        sv --> ext[外部依赖]
    end
    subgraph ai["AI-Native 研发"]
        plan[意图] --> spec[规格] --> build[实现] --> gate[评测与关卡] --> ship[发布]
        ship -->|线上信号| plan
    end
    rel -.->|产物进入环境| arch
    gate -.->|通过后进入上线| rel

开发流程产出进入系统各组件；发布是否可观测、可回滚，由部署与线上信号约束。AI-Native 把意图到发布的交接写进版本库，关卡通过后再进入同一条上线路径。

三条生命周期先分开

同名的「生命周期」在站内指三件不同的事：

页面	回答的问题
开发流程与节奏	一次需求如何开发、集成、灰度与回滚
AI 产品开发生命周期	AI 产品如何用 CC/CD 校准代理权
AI-Native 研发流程	写软件的过程被 agent 改写后，关卡如何设置

先读本专题的流程与架构，再按工作需要进入 CC/CD 或 AI-Native。

专题地图

开发流程与节奏：端到端六环节、SDLC、CI/CD、敏捷与瀑布、灰度与回滚
部署与环境：环境隔离、滚动/蓝绿/金丝雀、容器与回滚
系统架构基础：请求链路、分层与架构取舍
工程架构术语：前端、后端、身份、数据库、缓存、消息队列、第三方与可观测性
AI-Native 研发流程：意图产物、关卡评审，以及 Anthropic 案例

与全站相关页

项目管理与迭代：产品侧双轨迭代、迭代规划与发布管理
AI 系统架构：业务/应用/技术/数据四层，落地判断框架
AI 产品 CC/CD：持续校准与持续开发循环
LLM API 与供应商：模型供应商选型与调用风险
工具与平台：把架构选型落到具体工具

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