Atlassian 演示自建 AI SDLC:把团队规范变成可复用的代码评审规则
AI Engineer · youtube · 2026-10-11
内容概要
AI Engineer 频道发布 Atlassian 团队（Andy Wong、Andrei Bocan、Shane Wolf）的工作坊视频，主题是自己搭建 AI 驱动的 SDLC（软件开发生命周期），而不只是把编码助手当编辑器插件用。
关键内容
- 核心思路：把工程规范变成可复用的代码评审规则，只应用到选定的仓库，而不是在每个 PR 上人工执行。演示用一个 design token 标准走完整个流程。
- 端到端工作流：从 Jira 工单开始，调用组织知识（代码、文档、历史决策，但三者的权威性与时效性不同），产出变更供人类评审。
- 产品链条：介绍 Jira coding agent、AI review、规划与自主开发（AutoDev），以及 AI context engine——包括代码搜索、Jira 与 Confluence 的关联、冲突信息处理和如何优先采信已验证来源。
- 实操要点：选择规则适用的仓库；挑选合适的 backlog 任务；限制成本与评审量；对欠明确的工单先让人类澄清再让 agent 执行。
- 讨论部分（因现场网络故障转 discussion）：沙箱验证、模型选择/路由、确定性检查、把 epic 拆成更小任务等 agent 工程实践。
相关资源：Atlassian Rovo Dev。视频附完整时间戳。
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