30%
更省
资深主程借助 AI 完成全栈开发，替代原有前后端分工；业务经验丰富的主程精准理解需求，避免理解差异带来的额外成本。
AI Native
AI Native 项目模式 · 更省、更快、更优
AI Native 不是「开发里用了 AI 工具」——而是从团队组织、项目流程到交付理念的全链路重构，以可运行的业务成果衡量进度。
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。
50%
更快
基础代码在资深主程指挥下由 AI 生成，日程式码量可达数千甚至上万行；节省大量前后端联调时间，开发完成时同步完成大部分测试。
70%
更优
程序员精力主要放在业务需求更好的实现上；在 AI 能力、主程监控与预定规则的三重保障下，代码质量得到充分保障。
AI Native 核心
以业务驱动为核心的团队与工作方式
不是接入 AI 工具，而是以真实业务场景为起点、全程专注业务落地，通过 Demo 短闭环与主程把关，交付可运行的业务成果。
AI Native ≠ AI Coding
AI Coding 是在传统流程里接入 Copilot、代码生成等工具——团队编制、协作节奏与验收标准并未改变。AI Native 以业务场景与落地成果为协作中心：主程深度理解业务规则，Demo 驱动现场校准，以可验证的业务价值而非文档厚度衡量进度，减少「做完了才发现不对」的损耗。
AI Coding
旧团队 + 旧流程 + AI 工具点缀。
AI Native
业务驱动 + Demo 短闭环 + 专注落地。交付可运行的业务成果，而非代码行数。
团队：业务驱动、专注落地
团队围绕业务场景组织——资深主程担任项目导师与全栈开发，把准业务规则与验收标准，指挥 AI 将业务逻辑落于可运行系统；AI 测试团队与专项辅助保障质量与交付连续性。
六纲 AI Native 团队结构
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
资深主程（项目导师、全栈开发）
AI 测试团队
专项辅助
工作方式：Demo 驱动的短闭环
跳出文档驱动的长链条，以可演示、可校准、可迭代替代「一次做对」的假设。
传统 · 文档长链
超长调研与需求冻结
设计改版依赖评审排期
前后端分开发、联调慢
测试末期 Bug 集中爆发
AI Native · Demo 短闭环
业务场景收口
快速 Demo 对齐口径
变做边改、递增迭代
AI 工程加速 + 主程把关
一句话：AI Native 把「先完美定义、再一次到位」转成不断可演示、当场校准、小步快跑——业务逻辑优先、主程质量把关、合规签收等红线始终由人掌控。
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……
交付成果
AI Native 模式下的项目交付 （AI Native 完整实现的新项目）
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……
