3 个月用Harness重构90万行旧项目：实战经验与踩坑总结
腾讯技术工程团队用Harness工作流在3个月内将约90万行的视频剪辑旧项目重写为约12万行代码、15万行文档和6000+测试用例，测试覆盖率86%，7、8两个月迭代了30+新功能需求。
推荐理由：团队用3个月把90万行旧项目重写为12万行，文中给出Harness工作流各阶段的具体做法与踩坑。
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腾讯技术工程精选AI 评分8888
阿里技术精选AI 评分7878 AI Native 回忆录：稳定性前端 S1 实践复盘
阿里稳定性团队复盘 S1 的 AI Native 研发转型，通过结构化技能、Anchor 插件和质量门禁，将跨角色生成的代码纳入团队交付流程。设计原型库与正式库分离但共享规范，AIOps 原型代码复用率从不足 30% 提升至 80%，还原、走查和修改从两三天压缩到半天。跨端开发仍需专业 owner 评审与结对支持，返工、缺陷、长期维护成本及应急助手的诊断效果尚未形成完整衡量结果。
推荐理由：把技术栈识别、规范加载和提交检查嵌入代码生产流程，为跨角色使用 AI 后如何减少交接返工提供了可迁移的工程方法。
大淘宝技术精选AI 评分8080 天猫技术大型 AI 项目的研发协同实践
天猫新品 MDI 项目复盘了大型 AI 项目研发协同从超级个体到全员赋能的四个阶段。单兵期用 AGENTS.md 入口地图加六个 collar Skill 管理知识库，加人期用站点地图式 spec 目录和 patch 双向指针分工，迭代期用零依赖哨兵机还原预发合并态并由云端 Agent 检测隐形冲突，有效发现率稳定超过 70%、每周发现 40+ 个潜在问题。
推荐理由：天猫新品 MDI 项目把 AI 研发协同拆成四个阶段，给出知识库、站点地图、哨兵机与云端沙箱的具体做法和踩坑记录。
得物技术精选AI 评分7878 得物小摊 AI Native 演进实录：用 Harness 构建可控 AI 交付
得物技术复盘小摊业务从 0 到 1 孵化中让 AI 并行参与 H5、运营后台、Node 网关和 Go 服务开发的过程，提出 Delivery Harness 以 Version Contract、Execution Boundary、Evidence Gate、Repair Loop 四个组件接管交付状态。
推荐理由：得物技术复盘单人全栈交付中 AI 多模块协作的失控风险，并给出四个可复用组件的落地方式。
已经到底了