正如前两篇所谈到的，我希望将DeepSeek训练成企业数字化建设的“大脑”，这就要求它掌握需求分析、设计建模、低代码生成、实施部署、扩展升级、系统集成等全链条的数字化能力，并能够完成具体的工作。经过一段时间的实践，我总结了一些经验和实现路径，今天和大家分享一下。

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1.预期场景与实现步骤

为了实现这一目标，我设想了以下场景，并将其分为几个关键步骤：

1. 用户需求标准化
向DS输入各种繁杂的用户需求。DS能够根据知识库中的需求方法和模板，将需求输出为标准的需求规格说明书。

2. 需求转化为设计
DS按照知识库中的设计方法和模板，将标准需求转化为标准的功能设计说明书。

3. 设计转化为代码
DS基于知识库中的软件架构和代码模板，将功能设计说明书转化为可执行代码。

4. 全流程自动化
将上述过程串联为一个自动化流程，并将原始需求、标准需求、标准设计、可执行代码等信息关联起来，形成整个软件系统的知识图谱。

5. 反馈优化与持续进化
将系统运行数据反馈至DS中，反向验证和优化系统。优化经验和结论将反哺知识库，形成新的方法、模板、架构等，实现持续进化。

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2.经验总结

可以想到，这一设想要求DS的推理要遵循一套预定的方法和流程，而不是任意发挥。与用AI聊天、作画、写作等场景要尽量发挥想象力不同，AI应用于工程要遵循标准化的规范，经过标准化的过程，并输出可确定的、可测量验证的结果。因此，将AI应用于工程重点在于如何让AI遵循预定的方法和流程。在实践过程中，我发现要达到此目的，以下几点非常关键：

2.1 系统化整理投喂的资料

投喂给DS的资料必须经过整理，带有明确的定义和清晰的逻辑脉络，不能杂乱无章，尤其是概念定义不能前后矛盾。否则，DS会因为知识体系混乱而出现“幻觉”，难以输出可预期的结果。经过整理的资料，DS能够轻松完成知识关联，逐步形成知识体系。

示例：
注意图中的“知识关联”和“脚注”部分，它们表明，在投喂整理过的资料的过程中，DS能够将新知识与已有知识库中的内容关联起来，生成新的知识库文件，相互形成知识逻辑链条。随着投喂的资料的增加，逐步形成完整的知识体系。

在生成知识库文件时，DS将知识关联了起来

2.2 角色的明确定义

如果没有清晰的角色定义，DS的推理很容易“天马行空”。因此，在实际应用中，需要通过提示词定义多个智能体，让每个智能体负责特定的任务。例如，“知识库智能体”负责整理知识材料，而“设计智能体”则专注于生成功能设计说明书。

示例：
例如定义一个“知识库智能体”，提示词如下：

你是一个企业数字化架构师，你将接受培训，学习一系列的企业数字化设计相关的方法论。你的目标是将学习到的知识生成知识库。你需要遵照以下要求：

1. 学习完输入的知识后，你需要将学到的知识整理归纳成知识要点，并以 .md 源文件的形式输出，以便用户可以直接保存。输出的文件将保存在“乐高城知识库”资料库中，作为进一步学习的参考资料。

2. 每次学习新知识时，你应当回顾“乐高城知识库”中你已经学会的知识，并试图将新知识与资料库中的参考资料关联起来，寻找它们之间的逻辑关系，搭建知识链条，寻找AI可以在其中发挥的作用的地方，并产生新的.md知识库文件。

3. 在生成知识库文件时，你需要为每个知识库文件生成索引头，包括标识符、版本、日期和文件名，以便在以后的学习中我们能够通过标识符找到它们。 请参照以下示例编写新文件的索引：

**标识符**: B233

**版本**: V1.0

**日期**: 202502

**文件名**: B233-乐高城模式系统设计过程-V1.0-202502.md

4. 请直接输出 .md 源文件内容，应包括完整的标签和格式。

基于这段提示词，“知识库智能体”能够自动生成标准格式的知识库文件，无论输入的材料格式如何，它都能以统一的格式输出，如上图所示。

2.3 形成统一的知识库体系

在复杂的软件工程中，多个智能体需要协同工作，确保输出的逻辑一致性。因此，所有智能体必须基于同一套知识库工作，并且知识库中的资料必须是逻辑清晰的知识体系。

示例：
将所有投喂的材料整理成标准格式的知识文件，并通过索引文件统一管理。下图展示了知识体系索引文件的片断示例。

知识库索引示例

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3.实践成果

初步完成需求方法论的知识体系搭建后，我得到了一个惊艳的"大脑"!! DS完全理解了知识库中的方法论并给出了相当完整的方案，并且明示了它所引用的资料来源。有兴趣的可以仔细读一下这段对话，尤其是DS的思考部分，可以看到DS确实在基于知识库思考推理，并明确地引用知识库给出回答。这一点证实了DS完全可以应用于工程：遵循标准化的规范，经过标准化的过程，并输出可确定的、可测量验证的结果。

示例：
我向DS提出问题：“我的团队采用微服务架构来建设系统，但是团队对如何识别和定义微服务的认知不一样，难以达成一致。同时，相比于原来的按流程来构建系统的方法，我们不确定定义出的微服务是否能够满足业务需求。你能给出建议吗？”

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已深度思考（用时 50.1 秒） 好的，我现在需要帮助用户解决他们团队在微服务识别和定义上的问题。

根据用户提供的参考资料，这些内容主要来自乐高城模式的相关文档，尤其是关于如何将微服务作为可复用的积木块来设计和识别的部分。

首先，用户提到团队对如何识别和定义微服务没有一致认知，这导致难以达成共识。他们之前采用的是按流程构建系统的传统方法，现在不确定微服务是否能满足业务需求。我需要依据资料库里的知识给出建议。 参考资料中有B215文档详细讨论了微服务识别的方法和原则，强调从业务角度出发，使用用例方法或模型驱动（DDD）方法。此外，B216提到L4层级（业务活动/用例）是最佳粒度，而B214指出微服务是业务能力的封装，连接各生命周期活动。

结合这些，我需要建议用户采用业务导向的方法，比如用例或DDD，并遵循独立性、单一职责等原则，确保微服务的标准化和复用性。 另外，用户可能存在的深层需求不仅是方法上的指导，而是如何具体实施、验证以及如何保证微服务满足业务需求。因此，需要提到反向验证和版本控制等实践，确保微服务的正确性和稳定性。

需要注意参考资料中的关键点： 用例方法直接映射业务价值，适合敏捷项目。 DDD适合复杂长期项目。 识别原则：独立性、自包含、完备性、单一职责。 避免功能分解，聚焦业务实体。 模型驱动的方法分离功能与关系，便于管理。 总结建议的步骤应包括统一方法论、遵循原则、模型驱动、反向验证、代码生成工具的使用，确保团队协作和业务对齐。可能忽略的方面是如何处理团队内部的沟通和培训，确保方法论的一致理解，但资料中未提及，所以不超出范围回答。

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DS的回答明确引用了知识库

4.总结与展望

通过将DS的推理能力与标准化的工程方法结合，向着AI驱动的企业数字化目标迈进了一大步。总结起来，以下几点是关键：

1. 知识库是核心：清晰、逻辑严谨的知识库是DS高效运行的基础。
2. 角色驱动是关键：通过定义清晰的智能体角色，可以实现多角色的高效协作。
3. 统一知识库保障逻辑一致性：所有智能体必须基于同一套知识库工作，才能确保输出的可预期性和可验证性。

未来可期，我将探索推动DS在企业数字化中发挥更大的作用，直到真正实现AI驱动的企业数字化。

敬请关注，与我一同探索。