AI Assisted Case Study Generator
将 AI 辅助研发过程沉淀为可信的案例文档。
Core Principle
所有数字必须可验证，所有示例必须来自真实对话。
When to Use
- •完成阶段性 AI 辅助任务后需要总结
- •向团队分享 AI 协作经验
- •撰写技术复盘或知识沉淀文档
When NOT to Use
- •任务进行中（等完成后再总结）
- •没有可量化的产出物
- •纯粹的聊天对话（无实质产出）
Workflow
dot
digraph case_study {
"收集素材" -> "统计产出";
"统计产出" -> "验证数字";
"验证数字" -> "数字准确?" [shape=diamond];
"数字准确?" -> "填充模板" [label="yes"];
"数字准确?" -> "修正数字" [label="no"];
"修正数字" -> "验证数字";
"填充模板" -> "添加链接";
"添加链接" -> "最终验证";
"最终验证" -> "内容可信?" [shape=diamond];
"内容可信?" -> "完成" [label="yes"];
"内容可信?" -> "修正内容" [label="no"];
"修正内容" -> "最终验证";
}
Quick Reference
| 步骤 | 命令/工具 | 用途 |
|---|---|---|
| 搜索历史 | episodic-memory:search-conversations agent | 收集真实 prompt 和对话 |
| 统计文档数 | find <dir> -name "*.md" | wc -l | 验证文档数量 |
| 统计行数 | wc -l <dir>/**/*.md | tail -1 | 验证总行数 |
| 按目录统计 | for dir in */; do find "$dir" -name "*.md" | wc -l; done | 分类统计 |
| 获取仓库链接 | git remote -v && git branch --show-current | 添加 GitHub 链接 |
Template
markdown
# [主题] 案例 ## 背景及问题 **业务背景：** [技术背景] **研发阶段：** [问题定位/技术设计/代码测试/知识沉淀等] **遇到的问题：** [列表] ## 解决过程 ### Prompt 设计策略 [真实 prompt 示例，从历史对话中提取] ### 过程中遇到的问题及解决方案 | 问题 | 解决方案 | |------|----------| ### 是否沉淀 Skill [附 GitHub 链接] ## 结果 ### 产出物统计 | 类别 | 数量 | 说明 | |------|------|------| [必须用命令验证] ### 时间节省估算 | 任务 | 传统方式预期 | AI 辅助实际 | 节省 | |------|-------------|-------------|------| [标注为"估算"] ## 思考 [可复制的最佳实践] --- *基于 [链接](URL) 整理*
Verification Checklist
code
□ 文档数量 - find | wc -l □ 代码行数 - wc -l | tail -1 □ 分类数量 - ls -d */ □ Prompt 示例 - 来自 episodic-memory 搜索 □ 技术声明 - grep 源码确认 □ Skill 描述 - 与实际 SKILL.md 对比 □ 链接有效 - git remote -v 确认
Common Mistakes
| 错误 | 修正 |
|---|---|
| 编造 prompt 示例 | 必须从历史对话提取 |
| 夸大数字 | 用命令验证，宁可保守 |
| 精确百分比如 82.5% | 用 ~80% 表示估算 |
| 遗漏链接 | 添加 GitHub/文档目录链接 |
| 时间估算无标注 | 明确标注"估算"或"预期" |
Red Flags
- •数字未经命令验证
- •Prompt 示例凭记忆编写
- •声明 "N+ 个功能" 但未 grep 确认
- •时间节省声称精确到个位数