15 years in production

你那套跑了十年的老系统
AI 也能真正接得住

我是 谢棠九 ,写了 15 年代码,其中 10 年在电商系统里——商城、订单、库存、支付、营销、会员。 现在 AI 深度参与我的每一步:需求分析、代码实现、Bug 修复、接口文档。 不是从零搭 demo,是在 有真实业务复杂度 的生产系统里交付。

15 年
一线开发与项目管理
10 年
电商系统深耕
全栈
.NET / Vue3 / MySQL
2024 起
AI 深度参与开发全流程
01 — 关于

难的从来不是写代码,是业务本身

我在同一家电商软件公司做了 10 年,为中小企业搭建自有商城平台——商城、订单、库存、支付、营销、会员。 做过开发,也做过项目经理。全栈:后端 .NET、前端 Vue3、MySQL(早期长期用 SQL Server)。

2024 年起我把工作方式彻底换了:需求分析、代码实现、Bug 修复、接口文档,AI 深度参与每一步。 用的是 Cursor、Codex、Claude Code 这一套,串上 Tapd、Linear、Figma 的 MCP。

市面上教 AI 编程的内容,几乎都在教「怎么从零做出一个能跑的新项目」。 但真正难的从来不是把代码写出来,是把一堆互相冲突的业务规则理清楚

一个商城的价格计算,可能同时牵着会员等级、优惠券、满减、限时活动、渠道差价; 一次退款要动订单、库存、账务、物流。AI 能很快写出一个函数, 但它不知道这些规则之间的优先级是什么、哪条是三年前为某个客户特批的、改了会波及哪里。

判断需求是否合理、会不会跟存量逻辑冲突,这部分至今只能由人来做。 而这恰好是 10 年积累的地方——我的价值不在写得比 AI 快,在知道该让它写什么。

02 — 能力

老系统里,AI 能落地成这四件事

面向有存量系统的技术团队,不是面向零基础入门。

01

复杂业务系统的 AI 开发落地

在有真实业务复杂度的系统里建立可靠的 AI 开发流程:项目上下文包、代码规范约束文档、 结构化提示词模板、上下文污染的识别与回滚策略。让 AI 输出的代码符合既有架构,而不是另起一套。

上下文工程规范约束业务建模
02

企业级 AI 工程流水线搭建

把 AI 接进已有的研发协作链路:Tapd / Linear 自动拉单 → AI 分析修复 → 自动提交流转关闭; Figma 设计稿到前端组件的自动还原;接口文档按模板自动生成。从工具串联到闭环验证。

MCPTapdLinearFigma
03

电商业务的需求分析与功能设计

10 年电商域积累:商城、订单、库存、支付、营销、会员。能从业务层面判断需求是否合理、 会不会跟存量逻辑冲突,输出可直接落地的功能方案——而不只是把需求翻译成代码。

需求把握功能设计电商域
04

技术团队内训与咨询

面向在职工程师的 AI 编程落地培训:不讲工具按钮,讲方法与代价。包含真实项目的工时对比数据、 常见失败模式复盘、以及如何在你们自己的技术栈上建立可复用的工作流。

内训工时对比避坑复盘
03 — 实录

复杂业务实录

电商系统里最难缠的四类问题,都出自我经手过的真实生产环境。它们的共同点:难的不是代码怎么写,是规则怎么定。

多个营销活动叠加时的金额计算

难点
会员折扣、优惠券、秒杀、满减、满送、套餐、第二件半价——单个都简单,一张订单同时命中多个就是组合爆炸。谁优先、谁能叠加、谁互斥,这些规则往往没人写下来过,只散落在多年的代码和历史需求里
拆法
先把隐性规则显式化成一张优先级与互斥矩阵,让业务方确认过;矩阵是唯一事实来源,代码只是它的实现。之后每加一种新活动,改的是矩阵,不是散落各处的 if

退款的逆向金额拆解

难点
订单用了多个营销活动后再退款:优惠金额怎么分摊到单品、分销佣金退不退、仅退款与退货退款算法不同。这是整个系统最容易出资损的地方——算错一分钱都是真金白银
拆法
正向下单时就把优惠分摊结果写进订单快照,退款时不重算、只回溯。原因很实际:重算依赖当时的活动配置,而配置会被运营改;快照不会

多门店 × 商品 × 活动的参与矩阵

难点
零售场景下,哪些门店参与哪些活动、门店下哪些商品参与,都要单独配置。用户在一家门店买多件商品,叠加计算之上再乘一层门店与商品的参与约束,判断链条一下变长
拆法
把「有没有资格参与」从「优惠算多少钱」里拆开,先筛资格再算金额。两件事混在一个方法里写,是这类需求后期改不动的根源

百万级数据量下的性能优化

难点
数万 SKU × 数十家门店,门店商品表体量很大,运营一年后订单到百万级。难的地方在于营销计算本身就很重,不是加个索引能解决的单点慢查询
拆法
先量出慢在哪一层——是 SQL、是计算、还是重复计算,再决定手段:索引与查询重构、热点结果缓存、配置选型。跳过测量直接优化,通常改的是不慢的那部分
04 — 合作

说说你的系统现状

以下几类事情我可以直接接:

  • 存量系统想引入 AI 开发流程,需要有人先跑通一遍
  • 技术团队需要 AI 编程落地内训(有真实数据,不是概念课)
  • 电商相关系统的功能设计与开发
  • 研发协作链路的自动化改造(Tapd / Linear / CI)

留下信息我会尽快回复。也欢迎直接说明预算范围,方便我判断能不能帮上。

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