耕法 · 方法论 -AI 协作开发与系统化问题解决框架V2.1 -

耕法 · 工程方法论 V2.1 | 申耕志

核心流程 · 十二阶闭环工程法数据一致性强化

STEP 01

暴露问题

完整列出所有可见问题，每项独立记录，不遗漏不隐藏。

问题记录 PR

STEP 02

全局分析

分类、关联、识别根因，绘制问题关联图。

根因假设

STEP 03

根因排查

验证假设，输出确定的排查结论。🆕 数据一致性检查

排查结论 · DC

STEP 04

逐文件审查

审查涉及文件，记录修改意见（不修改代码）。

审查清单 CR

STEP 05

字段映射验收

逐链路核对前后端字段，确保数据传递完整。

验收报告 FM

STEP 06

意见汇总

聚合所有修改意见，按优先级排序，形成草案。

修改汇总 SR

STEP 07

输出修复方案

将修改意见转化为完整可执行的修复方案。

修复方案 FR

STEP 08

专家审查 2 轮

两轮审查（AI + 技术总监），优化方案。

审查报告 RR

STEP 09

执行代码修复

严格按照方案修改，编译验证。🆕 历史数据修复

代码修复 · HF

STEP 10

测试验证

执行测试流程表，记录结果。🆕 数据一致性测试

测试清单 TC · DT

STEP 11

回归测试

验证已有功能未被破坏。

回归确认 RC

STEP 12

验收 · 迭代

对照问题清单验收，确认历史数据已修正。🆕 数据验收

验收 AC · DA

持续迭代 · 问题驱动

第二步 · 全局分析（2.1 ~ 2.4）

2.1 问题分类表

按类型：前端 / 后端 / 数据
按角色：消费者 / 农夫 / 团长
按功能点：消息列表 / 对话页 / 发送消息 / 数据隔离

2.2 问题关联关系

哪些问题同根因？
哪些是连锁反应？
哪个是最根本问题？

2.3 问题关联图

文本绘制：依赖关系 · 传导路径 · 影响范围

2.4 根因假设列表

H-01 ~ H-0N：假设描述 · 涉及问题 · 验证方法 · 优先级

第三步 · 数据一致性检查（新增）

检查 to_member_id

消费者回复消息的 to_member_id 是否指向卖家？

检查 from_user_id

消息发送者 ID 是否正确？

检查 parent_id

嵌套回复的关联是否正确？

检查数据隔离

不同卖家的消息是否混在一起？

第九步 · 历史数据修复（新增）

判断是否需要修复

涉及数据字段的修复，历史数据可能已损坏

设计修正 SQL

先 SELECT 验证影响范围，再 UPDATE

测试环境验证

确认修正结果正确

生产环境执行

执行修正 SQL，验证结果

第十步 · 数据一致性测试（新增）

TC-DATA-01

消费者回复消息 → to_member_id 指向卖家

TC-DATA-02

卖家发送消息 → to_member_id 指向消费者

TC-DATA-03

嵌套回复 → parent_id 指向正确父消息

TC-DATA-04

数据隔离 → 不同卖家消息不混在一起

工具/产出物	缩写	用途	对应步骤
问题记录	PR	完整记录每个问题	第一步
问题分类表 · 关联图	CA	识别根因与关联	第二步
排查结论	DI	验证假设，确认根因	第三步
数据一致性检查报告	DC	检查历史数据是否正确	第三步新增
文件审查清单	CR	逐文件记录修改意见	第四步
字段映射验收报告	FM	前后端字段对照验证	第五步
修改意见汇总	SR	汇总所有修改意见	第六步
修复方案	FR	完整可执行修复方案	第七步
审查报告	RR	两轮审查意见记录	第八步
历史数据修正 SQL	HF	修复历史数据	第九步新增
测试流程表	TC	验证修复效果	第十步
数据一致性测试报告	DT	验证数据正确性	第十步新增
回归测试确认	RC	确认已有功能正常	第十一步
数据验收确认书	DA	确认历史数据已修正	第十二步新增
验收确认书	AC	验收通过确认	第十二步

闭环迭代 · 交互预览

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当前阶段：暴露问题 — 建立问题记录 PR

耕法 · 工程方法论 V2.1

十二阶闭环工程法 · 从暴露问题到最终验收，构建系统化问题解决与 AI 协作开发框架。
强化数据一致性检查、历史数据修复、数据一致性测试与数据验收。

12步骤

4新增工具

8核心工具

∞迭代闭环

申耕志 · 耕法工程方法论 V2.1 · 问题驱动 · 闭环迭代 · 数据一致性强化