AI Native 工程化实战（智能OnCall Agent）

!SUCCESS 先给结论： 原有知识库和新增知识库都要用，但学习目的不同。原有知识库帮助你理解项目、讲清项目；新增知识库训练你怎样使用 Codex、OpenSpec 等工具规范地完成开发。新知识库不能只浏览一遍，更不能停留在看文档、看

这篇文档是「AI Native全链路开发实战」知识库的统一入口。你不需要第一次就把所有文章从头读到尾，更合适的做法是先确定目标：是想尽快用上 Codex，还是想掌握 OpenSpec 的规范驱动流程，或者准备深入阅读 OncallAgent

前面的文章解释了 AI Coding、OpenSpec 和 OncallAgent 的系统结构，但真正开始开发时，最容易卡住的不是概念，而是到底怎么迈出第一步。 这篇文章直接做一遍。我们使用仓库根目录的 openspec从0到1项目实战的

这一栏目面向刚开始学习 AI Coding、已经会写一些代码，但还不熟悉 AI 工程协作的读者。它不要求你先掌握复杂的 Agent 原理，而是先解决四个更基础的问题：怎样使用 Codex、怎样描述需求、怎样用 OpenSpec 固化变更，以

如果面试中只说“我用 OpenSpec 生成了几个 Markdown 文件”，信息量其实很低。真正值得讲的是：为什么要把需求、行为契约、技术设计和执行任务拆开；这些文件怎样按依赖关系逐步收敛不确定性；实现完成后又怎样把增量规范合入主规格、保

这一组文档面向正在学习 AI Native 工程实践的开发者，以 OncallAgent 的真实仓库为依据，按照“先建立全局认识，再理解基础能力，随后进入 Agent 与 AIOps 主链路，最后补齐质量与运行保障”的顺序组织。 <imag