基于 OpenClaw + Claude Code 的全流程 AI 驱动研发平台
从需求分析到部署验收 · 人机协同 · 智能高效
企业级 AI 自动化研发平台,整合 OpenClaw 自主 AI 代理和 Claude Code 智能编程能力,实现从需求到部署的全流程自动化。
将传统研发周期缩短 70% 以上,通过 AI 驱动的标准化流程和自动化测试保障质量,关键节点支持人工审核和干预。
集成 GitLab/GitHub、Jenkins CI/CD、Docker 容器化、Kubernetes(KubeSphere) 编排调度,打造完整 DevOps 生态。
需求智能分析
将自然语言需求自动转化为结构化需求文档,识别用户故事和验收标准,评估优先级和工作量。
PRD 自动生成
基于需求分析结果,自动生成完整的产品需求文档,包含功能需求、非功能需求、技术方案等。
技术方案设计
自动生成后端和前端技术方案,包括系统架构、数据库设计、组件设计等。
API 协议设计
自动生成标准化的 API 接口文档和协议,支持 OpenAPI/Swagger、GraphQL 等规范。
智能代码生成
根据技术方案和 API 协议,自动生成高质量的生产代码,支持多种编程语言和框架。
自动化测试
自动生成和执行单元测试、集成测试、UI 自动化测试,确保代码质量和功能正确性。
产品经理或业务方输入自然语言需求描述,系统自动捕获和记录。
Requirement Agent 分析需求,提取用户故事,生成结构化需求文档。
PRD Agent 基于需求生成完整的产品需求文档,包含功能和非功能需求。
Design Agent 生成后端和前端技术方案,包括架构设计和数据库设计。
API Design Agent 生成标准化的 API 接口文档和 OpenAPI 规范。
AI Coding Agent 根据技术方案自动生成生产级代码和单元测试。
Jenkins Pipeline 自动执行构建、测试、安全扫描和 Docker 镜像构建。
自动部署到 Kubernetes 集群,支持滚动更新和蓝绿部署策略。
Playwright 执行 UI 自动化测试,验证端到端功能和用户体验。
生成验收报告,通知相关干系人,完成整个研发流程。
| 分支 | 命名 | 说明 |
|---|---|---|
| 主分支 | main |
生产环境代码 |
| 开发分支 | develop |
集成分支 |
| 功能分支 | feature/* |
新功能开发 |
| 发布分支 | release/* |
发布准备 |
| 热修复 | hotfix/* |
紧急修复 |
# GitFlow 常用命令示例 # 初始化 GitFlow ./scripts/gitflow_setup.sh init # 创建功能分支 ./scripts/gitflow_setup.sh feature user-authentication # 创建发布分支 ./scripts/gitflow_setup.sh release 1.0.0 # 创建热修复分支 ./scripts/gitflow_setup.sh hotfix login-bug-fix # 查看分支状态 ./scripts/gitflow_setup.sh status
# Jenkins Pipeline 核心配置片段 pipeline { agent none environment { PROJECT_NAME = 'end-to-end-research-automation' DOCKER_REGISTRY = 'registry.example.com' K8S_NAMESPACE = 'prod-research-automation' } stages { stage('Build & Compile') { steps { sh 'npm run build' sh 'python -m compileall .' } } stage('Unit Test') { steps { sh 'pytest tests/unit --cov=. --cov-report=xml' sh 'npm run test:coverage' } } stage('Deploy to K8S') { steps { sh 'kubectl apply -f k8s/deployment.yaml' sh 'kubectl rollout status deployment/app' } } } }
| 环境 | CPU | 内存 | 副本数 |
|---|---|---|---|
| 开发 | 500m | 512Mi | 2 |
| 测试 | 1000m | 1Gi | 3 |
| 生产 | 2000m | 2Gi | 3+ |
maxSurge: 25%, maxUnavailable: 25%
同时运行两个版本,通过 Service 切换流量
5% → 25% → 50% → 100% 流量逐步切换
HPA 配置:
# Python 示例:完整研发流程 from agents.requirement_agent import RequirementAgent from agents.prd_agent import PRDAgent from agents.ai_coding_agent import AICodingAgent # 1. 需求分析 req_agent = RequirementAgent() requirement = req_agent.analyze_requirement( "创建用户管理系统,支持手机号登录和微信授权登录" ) print(requirement.to_json()) # 2. 生成 PRD prd_agent = PRDAgent() prd = prd_agent.generate_prd( req_agent.export_to_prd_format(requirement.requirement_id) ) print(prd.to_markdown()) # 3. AI 编码 coding_agent = AICodingAgent(config={'auto_generate_tests': True}) code_files = coding_agent.generate_from_spec(technical_spec) for file in code_files: file.save() # 保存到文件系统 # 4. 提交代码并触发 CI/CD # git add . && git commit -m "feat: add user management" # git push origin feature/user-management # Jenkins Pipeline 自动执行...