What was delivered

• Nine steps, each with AI doing the work: requirements from documentation and material, architecture, screens, a low-code front end, back-end code, testing, release, teaching the local model, and support after go-live.
• One rule for every step: AI proposes, people decide. Nothing moves on without a person's approval.
• A second AI reviews the work of the first before people test it.
• The loop: what support learns becomes the next round of requirements, and every lesson is taught to a local model that runs on our own machines.
• A 60-second explainer film in English and Mandarin, with narration and original music, made entirely in code.

Why it matters

Most AI projects stop at a clever demo. AI-DLC turns what worked on one real project into a repeatable kit: the same nine steps, the same approval points and the same local model carry the next project, with a person accountable at every step and the work data kept in-house.

Stack

交付了什么

• 九个步骤，每一步都由人工智能完成工作：从文档和资料整理需求、系统架构、界面设计、低代码前端、后端代码、测试、发布上线、教会本地模型，以及上线后的运维支持。
• 每一步都遵守同一条规则：人工智能提出方案，由人来决定。没有人批准，就不进入下一步。
• 第二个人工智能先复核第一个人工智能的成果，再交给人测试。
• 形成循环：运维学到的经验变成下一轮的需求，每一条经验都教给在我们自己机器上运行的本地模型。
• 一部 60 秒的讲解影片，有中文和英文两个版本，配有旁白和原创音乐，全部用代码制作。

为什么重要

大多数人工智能项目停在一个漂亮的演示。AI-DLC 把一个真实项目里行得通的做法，变成可以重复使用的方法：同样的九个步骤、同样的批准关卡、同一个本地模型，可以直接带到下一个项目；每一步都有人负责，业务数据也留在自己手里。

技术栈

交付了什麼

• 九個步驟，每一步都由人工智慧完成工作：從文件和資料整理需求、系統架構、介面設計、低程式碼前端、後端程式、測試、發布上線、教會本地模型，以及上線後的維運支援。
• 每一步都遵守同一條規則：人工智慧提出方案，由人來決定。沒有人核准，就不進入下一步。
• 第二個人工智慧先複核第一個人工智慧的成果，再交給人測試。
• 形成循環：維運學到的經驗變成下一輪的需求，每一條經驗都教給在我們自己機器上執行的本地模型。
• 一部 60 秒的講解影片，有中文和英文兩個版本，配有旁白和原創音樂，全部用程式製作。

為什麼重要

大多數人工智慧專案停在一個漂亮的展示。AI-DLC 把一個真實專案裡行得通的做法，變成可以重複使用的方法：同樣的九個步驟、同樣的核准關卡、同一個本地模型，可以直接帶到下一個專案；每一步都有人負責，業務資料也留在自己手上。

技術堆疊