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全部文档 / 作者: Augment Code

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How we built a software factory to handle 6x more product feedback

Augment Code 的两名工程师组成的 Cosmos Advisor 团队因产品反馈量激增(每周约 30 条),处理反馈占据团队约 90% 时间,路线图近乎停滞。团队没有选择扩招,而是基于 Cosmos 构建了 Feedback Triager 智能体,负责跟踪每条 Slack 反报的完整生命周期:收集证据、根因分析(RCA)、回答问题、路由反馈、创建工单,并在修复方案明确时交给 PR Author 智能体实现修复。整个流程由 Feedback Triager、PR Author、代码审查、验证器等多个专家智能体协作,形成软件工厂,人类保留产品判断与优先级决策,智能体承担重复性调查与执行。最终小团队既能快速响应客户,又不让路线图沦为支持队列。

技术 › Agent Augment Code 2026-09-0211.4 KB 14.9K 191 85

The software factory needs a faster review loop: further optimizing the path from PR to merge

本文探讨了在AI原生工程组织中,代码生成已不再是软件开发中最慢的环节,而审查、验证、修复和人工决策成为新的瓶颈。文章介绍了Augment Code如何通过扩展其Cosmos系统,将AI代码审查工具升级为覆盖PR到合并全流程的智能体系统,包括新增的Verifier、PR Fixer等专家,以及人类在循环中的关键作用。通过这种“循环工程”方法,组织可以实现代码产出3倍增长,同时保持质量并缩短合并时间。

技术 › Agent Augment Code 2026-08-1413.4 KB 173.2K 207 75