组织重构
全栈 AI 工程师 + 资深主程……
AI Native
AI Native 项目模式 · 更省、更快、更优
以 AI 为核心驱动力的项目组织与交付模式，交付业务落地，而非单纯的代码。
范式本质
AI Native ≠ AI Coding
AI Coding 是在传统流程里接入工具……
传统模式下，需求在文档里看似完备……
六纲的 AI Native 模式覆盖咨询评估……
AI Coding
旧团队 + 旧流程 + AI 工具点缀。
AI Native
精简团队 + 短闭环流程 + AI 深度嵌入。
流程重构
快速 Demo 破冰、变做边改……
理念重构
交付的是业务落地……
一句话：AI Native 把「先完美定义、再一次到位」转成……
什么是 AI Native
从「写代码」到「交付业务」的模式革新
AI Native 并非简单地在传统开发流程中加入 AI 工具……
在这一模式下，UI 设计大部分由 AI 生成……
六纲的 AI Native 模式由 10 年以上开发经验……
六纲 AI Native 开发模式（组织与阶段）
传统开发团队
PM
BA
UI
架构师
前端组
后端组
测试
ORG
AI Native 团队
PM
资深主程（BA）
全栈 AI 工程师
专项辅助
对照 PDF 能力页：传统大编制 vs 精简 AI Native 团队
交付范式
为何需要跳出传统交付惯性
同样的项目目标，文档驱动的长链条与 Demo 驱动的短闭环截然不同。
典型传统路径 · 成本高、反馈迟
超长调研访谈与文档归档
事无巨细的需求规格冻结
设计周期长、改版依赖评审排期
开发与联调节奏慢
交付后改动贵、复盘滞后
AI Native 路径 · Demo 开路、闭环短
业务场景收口
快速 Demo
变做边改
工程加速
数据回流
AI Native 工作回路
外环是业务校准与合规签收，内环是工程交付与自动化。
核心成效
省 · 快 · 好
AI Native 模式在人力成本、交付速度与代码质量三个维度实现显著优化。
30%
更省
使用全栈 AI 工程师替代原有前后端组……
50%
更快
基础代码在 AI 工程师指挥下由 AI 生成……
70%
更优
程序员精力主要放在业务需求更好的实现上……
团队模式
传统开发团队 vs AI Native 团队
同样的项目目标，不同的组织方式带来截然不同的效率与成本结构。
传统开发团队
- PM + BA + UI + 架构师 + 前端组 + 后端组
- 大量联调工作与需求解释
- 独立测试团队，Bug 在测试阶段集中爆发
- 前后端分离导致沟通成本高
- 交付的往往是代码，而非业务落地
AI Native 团队
- 全栈 AI 工程师 + 资深主程 + 精简 PM
- 主程即是 BA，深度理解业务逻辑
- PM 与主程完成大部分功能测试，AI 生成测试脚本
- 基础代码全部由 AI 生成，主程聚焦优化
- 交付的是业务落地，而非单纯的代码
业务场景
旧系统翻新 · 陈旧架构的 AI Native 改造
许多企业仍运行十年甚至更久的业务系统……
传统翻新往往陷入「找人讲清楚 → 人工读代码 → 重写一遍」……
AI Native 的旧系统翻新路径不同……
传统翻新路径 · 依赖口述与手工梳理
召集原 BA、业务人员长期驻场讲解流程
架构师带队人工阅读、标注、梳理遗留代码
文档与代码双轨维护，口径差异难以消除
按新框架从零开发，隐性规则易遗漏
周期长、成本高，业务难以承受长停服窗口
AI Native 翻新路径 · 源码驱动、快速映射
客户提供源码即可启动
AI 解析代码结构与业务分支逻辑
主程审核提取结果，校准关键规则
映射至现代技术栈，AI 生成新代码与新界面
Demo 对照旧系统行为，业务现场验收
旧系统翻新流程（示意）
01
源码接入
02
AI 解析
03
规则提取
04
架构映射
05
新栈生成
06
Demo 校准
少依赖「原班人马」
业务知识沉淀在代码中……
翻新周期大幅压缩
跳过冗长的口述调研……
技术栈与体验同步升级
不仅替换陈旧框架……
旧系统翻新是 AI Native 的典型场景……
阶段对比
项目全生命周期模式差异
同一项目目标下，三阶段协作方式的根本差异。
前期阶段
传统模式
PM + BA 需求梳理……
AI Native
主程深度参与需求理解……
开发阶段
传统模式
前端组与后端组分别开发……
AI Native
全栈 AI 工程师指挥 AI 生成代码……
测试交付
传统模式
独立测试团队编写用例……
AI Native
PM 与主程自行完成大部分功能测试……
核心角色
两个关键角色，驱动 AI Native 交付
全栈 AI 工程师
替代原有前后端分组……
AI 代码生成
全端联调
基础测试
资深主程
10 年以上开发经验……
兼任 BA
架构把控
质量审查
交付原则
AI Native 项目的核心原则
01
业务逻辑优先
AI 生成代码前，主程必须充分理解业务场景与规则。
02
主程质量把关
所有 AI 生成代码均经过资深主程审查与优化。
03
持续迭代交付
采用敏捷开发模式，Scrum 团队确保项目方向正确。
04
交付业务成果
项目验收以业务场景落地为标准。
交付成果
AI Native 模式下的项目交付
从桌面业务系统到移动 APP、小程序，AI Native 模式已在多个行业项目中得到验证。
工业桌面系统 · 电容模组管理
面向制造业的模组配置与连接片管理……
AI 业务分析 · JARVIS
基于企业数据的对话式分析助手……
微信小程序
覆盖医疗质保、安全生产等多行业场景
Web 运营系统 · PROGIFT 宝路通
渔业养殖数字化运营管理……
