拿到一份 PRD，测试工程师通常要做三件事：找出功能模块，补齐测试场景，再把结果整理成团队能评审的用例结构。开发工程师也需要同一份结构，只是关注点会更靠近接口、状态、数据约束和异常处理。
这中间最容易丢掉的不是“正常流程”，而是那些藏在句子里的限制：字段长度的上下限、重复提交时的行为、不同角色看到的数据、订单状态不能倒退的规则。prd-to-xmind-testcases 这个 Codex Skill 做的事情很具体：读取 PRD，把需求拆成 XMind 可以导入的 Markdown 测试用例大纲。
DESIGN.md 是一种专为 AI 编程工具（Cursor、Claude、Copilot 等）设计的设计系统规范文件。把它放进项目根目录或粘贴到对话中，AI 就能按照品牌风格生成一致的 UI 代码。
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最近大模型圈有个值得关注的事：小米的 MiMo V2.5 系列开放公测了，而且在 Artificial Analysis 榜单上拿下了全球开源大模型综合智能指数第一。
一个做手机和智能家居的公司，AI 模型做到开源第一？我一开始也觉得有点意外，试了一圈之后，确实有点东西。
工具调用与人工审核边界 这件事在 2023 年开始越来越频繁地进入真实项目，但很多团队一开始只看到表面收益，没有先把边界收住。只要 把高风险动作直接交给自动化链路，短期看很顺，长期一定会在责任边界上出问题，问题就会很快从“一个小体验瑕疵”变成系统性的维护成本。
如果说 2023 年上半年大家还主要在讨论“模型能写什么”，那么到了下半年，问题已经逐渐变成“模型能不能做事”。这也是 Function Calling 很快变得重要的原因。
工作流幂等键 这件事在 2023 年开始越来越频繁地进入真实项目，但很多团队一开始只看到表面收益，没有先把边界收住。只要 模型和工具都可能重试，如果幂等控制不在入口统一，重复动作会层层叠加，问题就会很快从“一个小体验瑕疵”变成系统性的维护成本。
工具 schema 设计 这件事在 2023 年开始越来越频繁地进入真实项目，但很多团队一开始只看到表面收益，没有先把边界收住。只要 字段定义模糊、可选项太多，模型会频繁给出半对半错的调用参数，问题就会很快从“一个小体验瑕疵”变成系统性的维护成本。
RAG 观测体系 这件事在 2023 年开始越来越频繁地进入真实项目，但很多团队一开始只看到表面收益，没有先把边界收住。只要 系统效果波动时，只能靠人工体感猜是哪一环出了问题，问题就会很快从“一个小体验瑕疵”变成系统性的维护成本。
RAG 在 2023 年越来越热，但真正落地后就会发现，它从来不是“把文档丢进向量库”这么简单。一个像样的 RAG 系统，本质上是一条检索与生成协同的流水线。
RAG 缓存层 这件事在 2023 年开始越来越频繁地进入真实项目，但很多团队一开始只看到表面收益，没有先把边界收住。只要 每次都全链路重跑检索和生成，高频场景的成本和延迟会持续被放大，问题就会很快从“一个小体验瑕疵”变成系统性的维护成本。