一体化AI开发团队
11位AI专家 打造 完美工作流
从Product Owner到Security Engineer。探索JARFIS Agent流水线如何将构想变为生产代码的完整历程。
核心能力
JARFIS的与众不同
不只是AI编码工具，而是完整AI开发团队的体验。
11位专业Agent
PO、Architect、TL、UX、Backend、Frontend、DevOps、QA、Security、Advocate、Critic — 映射真实开发团队的11位专业Agent。
11 roles / 1 teamClaude Code原生
无需外部服务器，无需API。纯粹运行于Claude Code之上，零依赖设计，安装即用。
0 dependenciesAI原生产出物
包含press-release、PRD、architecture等11份结构化产出物，为AI读取和复用而设计。
11 artifacts自我进化
从每个工作流中提取模式的全局学习系统。团队随项目推进而持续成长。
evolving开发流水线
9阶段Phase Pipeline
从构想到生产。每个Phase都有专业Agent输出结构化产出物。
Discovery
Phase TTriage
PO — 分类请求，确定工作流
classification
Phase 0Pre-flight
PO — 撰写新闻稿，定义愿景
press-release
Phase 1Discovery
PO + Architect — 需求定义、Working Backwards、PRD、可行性评估
PRDworking-backwards
Human Gate 1 — 愿景与需求审批
Design & Planning
Phase 2Architecture & Planning
Architect + TL — 系统架构、任务分解、QA测试策略
architecturetasks
Phase 3UX Design
UX — 条件执行、界面与交互设计
ux-spec
Human Gate 2 — 架构与任务审批
Implementation
Phase 4Implementation
BE/FE/UX — 代码实现、UI开发
codetests
Phase 4.5Operational Readiness
DevOps — 部署策略、回滚计划
deployment-planrollback
Human Gate 3 — 实现结果审批
Delivery
Phase 5Review & QA
TL/QA/SE — API契约验证、并行审查
test-reportsecurity-audit
Phase 6Retrospective
TL — 知识积累、复盘总结
changeloglearning
认识团队
11位AI专家
各具专长的Agent有机协作。
Product Owner
通过反向提问精确打磨需求。撰写Working Backwards文档和PRD，在写出一行代码之前先判断这个功能是否值得构建。
Architect
评估技术可行性和长远影响。产出团队赖以决策的系统架构文档、影响分析和ADR。
Tech Lead
审查API规范，将任务拆解为可执行单元，主导代码审查和部署策略，并通过复盘将经验反馈给系统。
UX Designer
直接制作SVG资产、设计token系统和品牌标识。规划信息架构、用户流程、线框图和交互模式，在实现前确保产品的可访问性和视觉一致性。
Backend Engineer
实现服务端API，定义数据模型，依据前序Phase产出的架构和API规范构建后端服务。
Frontend Engineer
构建UI组件，管理客户端状态，依据UX规范和任务清单将前端与后端API对接。
DevOps / SRE
负责基础设施配置、CI/CD流水线搭建、自动化部署和监控。确保每次发布都可复现、可观测。
QA Engineer
设计测试策略，搭建测试金字塔，编写E2E场景，在产出物进入下一Phase前验证质量Gate。
Security Engineer
在代码部署前审查安全态势。覆盖OWASP Top 10、认证与授权模型，对每项功能执行漏洞分析。
Advocate
为JARFIS系统变更提案的优点和潜力辩护。用具体场景论证变更带来的用户价值，同时坦诚面对风险。
Critic
批判性审视JARFIS系统变更提案中的风险、副作用和设计不一致。守护系统一致性和token经济，提出具体的失败场景与建设性替代方案。
为何选择JARFIS
与传统AI工具有何不同？
不止于代码补全——覆盖软件开发全生命周期的AI团队。
| 类别 | 传统AI工具 | JARFIS |
|---|---|---|
| 团队结构 | 单一AI聊天助手 | 角色明确的11位领域专家Agent |
| 工作流 | 需手动应用的代码建议 | 从新闻稿到复盘的端到端工作流 |
| 产出物 | 仅代码级输出 | 每个项目11份结构化产出物 |
| 质量管控 | 依赖用户自行验证 | 3道Human Gate + QA/SE Agent |
| 学习能力 | 每次会话重置 | 全局学习系统 |
| 依赖 | 需要外部API或服务器 | 仅凭Claude Code运行 |
| 连续性 | 会话断开即中止 | Resilient Continuity |
* 对比基于通用类别模式，不指向特定产品。