AI研发流程深度解析（十三）：Archive节点——从完成到闭环
对比5个项目如何处理变更完成后的归档、合并和闭环，分析Delta合并机制、审计链价值和分支管理的关键差异。
中
EN
AI研发流程深度解析（十四）：综合总结——一个全面轻量的研发流程应该是怎样的
综合各家的特色对比和逐节点深入分析，提炼全面轻量的AI辅助研发流程整体形态，明确各节点如何协作及需要什么约束机制。
AI研发流程深度解析（十五）：衡量判断标准与迭代思路——如何衡量流程是否有效，如何持续改进
探讨如何判断一个AI辅助研发流程是否有效，衡量标准是什么，以及流程应该如何迭代优化。
AI研发流程深度解析（十六）：从Bun的Zig→Rust重写案例检视我们的流程设计
从Bun的Zig→Rust重写真实案例出发，检视我们的流程设计——哪些实践被验证了，哪些需要修正。
AI研发流程深度解析（十七）：从Ponytail的懒惰约束检视流程设计的缺失维度与最终结论
从Ponytail的懒惰约束检视流程设计的缺失维度，探讨AI不应该做什么，给出本系列的最终结论。
AI研发流程深度解析（一）：热门研发流程概览
对当前主流AI辅助研发流程项目做全景扫描，理解每个项目解决什么问题、怎么解决、在流程设计上有什么独特考虑，为后续逐个节点的深度讨论建立参照系。
AI研发流程深度解析（十一）：Execute节点——从任务到实现
对比5个项目如何实现代码，分析TDD强制性、subagent隔离、异常处理和context管理的关键差异。
AI研发流程深度解析（十）：Plan节点——从规格到任务
对比5个项目如何将spec分解为可执行的任务序列，分析任务粒度、代码包含策略、依赖表达和Plan审查机制的关键差异。
AI研发流程设计（一）：Superpowers vs OpenSpec vs实践反思
理解Superpowers和OpenSpec两个开源项目的核心设计哲学与能力边界，结合个人实践项目的经验与反思，为设计一个轻量通用的AI研发流程做准备
AI研发流程初步实践（一）：用流程约束驯服不确定性
四阶段流程、文档分层、双重审核、熔断机制、看板管理与TDD红绿循环如何让AI输出从不可预测变为可控可追溯