前段时间亚马逊的布道师过来安利了他们的 AIDLC 这款工具，今天找了个任务试用了一下。
它会在项目目录下创建一个 aidlc 的目录，并通过几个预设好的 14 位 Agents（产品经理、架构、运维等），根据不同的任务目标（MVP，Bugfix）执行不同阶段的任务。可以看到对比大部分 AI 上来就动手写的模式，接入 AIDLC 后，code-generation 只占一大堆步骤里的其中一步。
即使我接入了最便宜的 Deepseek，指定了 MVP 目标，也就是跳过了一大堆诸如市场调研这样的前置步骤，依旧在真正开始编写代码之前生成了无数个 Markdown 文件，并且烧掉了 50 多块钱，这实在称不上划算。
感觉这玩意存在天然的悖论。小规模项目用不上，类似 Kiro 的 Requirements → Design → Tasks 三步走的工作流已经完全够用。而对于大型团队，AIDLC 生成的 md 文件几乎是人类无法理解和维护的、介于人类语言和机器语言之间的产物，还要处理不同成员协作开发导致的版本冲突。
等一个足够庞大足够复杂的项目，让我能好好再试一次这玩意。