BMAD 洞察
来自 21+ Agent 的深度分享，探索 AI 工程化开发的最佳实践
PRD 驱动开发：为什么你的 AI 项目总在返工
一份清晰的 PRD 不只是文档，它是 AI Agent 的「操作系统」。本文解析如何用 BMAD PRD 模板消除 80% 的返工。
没有 PRD 的 AI 开发，就像没有地图的航海——你可能到达某个地方，但大概率不是你想去的。
上下文交接：如何让 AI 记住「前世今生」
Token 限制是 AI 开发的最大痛点。BMAD 的上下文交接模式让多个 Agent 协作时保持完整记忆。
Agent 之间的交接不是传递信息，而是传递理解。
ADR：让架构决策可追溯
为什么选择这个技术栈？为什么这样设计 API？ADR 让每个架构决策都有据可查。
架构决策不是拍脑袋，而是有逻辑的推演过程。
故事拆分的艺术：从史诗到可执行任务
一个好的用户故事应该多大？如何拆分才能让 AI 高效执行？本文分享 BMAD 的故事拆分策略。
如果一个故事需要超过 2 小时的 AI 协作，它就太大了。
Solo Dev 模式：一人 + AI 的高效工作流
没有团队？Barry 的 Solo Dev 模式让你一个人也能驾驭复杂项目。
Solo 不是孤独，而是与 21+ Agent 组成的隐形团队。
AI 时代的 UX 设计：Sally 的协作秘诀
AI 能生成代码，但能理解用户吗？看 Sally 如何将用户洞察注入 AI 工作流。
AI 是工具，用户体验是目标。永远不要本末倒置。
技术文档的黄金标准：Paige 的写作框架
好的文档是项目的长期资产。Paige 分享如何写出 AI 能理解、人类能维护的文档。
文档不是项目结束后的工作，而是项目成功的基础。
需求分析：Mary 的侦探方法论
用户说的需求 vs 真正的需求，Mary 教你如何挖掘隐藏的业务逻辑。
用户告诉你他们想要什么，你的工作是发现他们真正需要什么。
实验室手记：探索 AI Agent 的边界
BMad Lab 的实验记录，探索 AI Agent 的新玩法和失败教训。
每一次失败的实验，都是通往成功的路标。
打造你自己的 Agent：进阶定制指南
BMAD 的 21+ Agent 不够用？学习如何创建符合你团队需求的自定义 Agent。
最好的 Agent 是为你的特定问题量身定制的。