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软件生命周期流程-业务或任务分析流程 - IEEE 12207-2017 软件和系统工程标准系列-技术流程

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来源: ISO/IEC/IEEE 12207:2017 第6章
规范URL: https://srs.pub/specification/ieee12207-software-life-cycle-processes-s-technical-processes-s-business-or-mission-analysis.html
参考与引用: - ISO/IEC/IEEE 12207:2017 系统与软件工程 - 软件生命周期流程 - ISO/IEC/IEEE 15288:2015 系统与软件工程 - 系统生命周期流程 - ISO/IEC/IEEE 42010:2011 系统与软件工程 - 架构描述

阐述业务或任务分析流程，定义业务或任务问题或机会，描述解决方案空间，确定可以解决问题或利用机会的潜在解决方案类别。

来源: Jonathan Gordon
规范URL: https://srs.pub/theory/black-box-ai-drift.html
参考与引用: https://stackoverflow.blog/2026/04/23/black-box-ai-drift-ai-tools-are-making-design-decisions-nobody-asked-for/

相对于发完需求后交给AI去做不透明的代码开发，黑盒子的机制对整个项目的系统化构成无法消弭的腐烂风险，为此作者提出了一个全新的玻璃盒子的概念，让AI的行为更加的可控。

来源: larsfaye.com
规范URL: https://srs.pub/theory/agentic-coding-trap.html
参考与引用: https://larsfaye.com/articles/agentic-coding-is-a-trap

深入剖析Agentic Coding范式的结构性陷阱——从监督悖论、技能萎缩到Vendor Lock-in，揭示"跳过知识构建直接委托实现"的认知债务本质，并提出以知识锚定为核心的第三条人机协作实践框架。

来源: symphony
规范URL: https://srs.pub/theory/agent-protocol-landscape.html
参考与引用: https://github.com/openai/symphony

2026年AI Agent从单体智能向多体协作跨越，协议标准化成为当务之急。本报告深度调研OpenAI Symphony、MCP（Model Context Protocol）、A2A（Agent-to-Agent Protocol）三大核心协议，梳理三层架构共识——工具层、协作层、编排层的互补关系，分析各协议的核心设计、优劣势、生态现状及互操作性挑战，为实践者提供技术选型建议与研究方向指引。

来源: reddish
规范URL: https://srs.pub/thinking/rein-in-ai.html

AI编码Agent容易失控，根源在于缺乏约束。本文提出前馈与反馈相结合的双层控制框架，从能力限定、规格驱动、质量验证到运行监控，确保Agent安全可控。

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