BMad v6实战过程全公开：32场对话揭秘人机协作怎么搞？

"如果你也想了解AI真正如何参与软件开发，这个网站或许能给你一些启发。"
最近，我完成了一个叫 AutoQA-Agent 的项目开发。和以往不同的是，这次我全程使用 BMad v6 这套 AI 驱动开发方法，让 AI Agent 像真正的团队成员一样参与协作——从架构设计到功能实现，从代码重构到问题排查，每一个关键环节都留下了对话记录。
整理下来，一共有 32 个完整的对话。
我觉得这些对话太有价值了，它们真实记录了 AI 如何像一个"技术合伙人"一样参与开发。于是，我用 Lovable 把它们做成了一个网站：

autoqa-chats.lovable.app

网站里有什么？

这 32 个对话记录覆盖了软件开发的方方面面：
架构设计

• 如何与 AI 架构师 Winston 协作创建架构文档
  
• 动态 Base URL 支持的方案讨论
  
• Epic 7 的重新设计
  

功能开发

• 敏感测试数据注入
  
• Markdown Include 功能实现
  
• 应用探索引擎开发
  
• 智能测试用例生成器
  

代码重构

• 测试生成环境变量重构
  
• Story 7.1 的实现重构
  

问题排查

• 浏览器闪烁问题
  
• 探索记录修复
  
• 定位器导出失败调试
  

需求管理

• Story 2.10、7.1、8.1、8.2、8.3 的创建
  

为什么要分享？

随着 AI coding tools 越来越火，很多人问我："AI 真的能写代码吗？"
但我发现，更值得关注的问题是："人和 AI 应该如何协作开发？"
这个网站就是我的实践答案。它不是"AI 帮我写完了代码"的炫耀，而是真实展示了：

• AI 如何帮我梳理技术选型
  
• 当遇到问题时，我们如何共同排查
  
• 代码重构时，AI 提供了哪些视角
  
• 哪些地方 AI 表现出色，哪些地方仍需人工把关
  

BMad v6 是什么？

BMad v6 是一套 AI 驱动的开发方法论（Business Model AI Development）。它的核心思想是：
把开发过程拆解成不同的"专家角色"，每个角色各司其职，你就像项目负责人一样协调这些 AI 专家协作。
比如这次 AutoQA-Agent 项目中，我就和这些 AI 角色协作过：

• Winston（架构师）：负责架构设计和技术决策
  
• Dev（开发者）：负责功能实现和代码编写
  
• PM（产品经理）：负责需求分析和 Story 拆解
  
• QA（测试工程师）：负责测试用例设计
  

就像组了一支 AI 团队，你带着他们一起把项目做出来。
谁会从中受益？

如果你是：

• 开发者：看看 AI 实际如何参与项目开发
  
• 产品经理：了解 AI 辅助需求管理的可能性
  
• 技术管理者：思考团队如何引入 AI 协作流程
  
• AI 爱好者：真实案例总是比抽象讨论更有启发性
  

希望这个网站能给你一些参考。
最后的话

这 32 个对话，是我探索"人机协作开发"的第一步，也是 BMad v6 方法论的一次完整实践。如果你也在路上，欢迎交流。
项目地址： github.com/terryso/AutoQA-Agent
对话网站： autoqa-chats.lovable.app
你在开发中有和 AI 协作的经验吗？欢迎在评论区分享你的故事。

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