🧠
认知科学基础
基于Miller "7±2"法则、注意力网络理论、专业化学习模型等认知科学研究，设计符合人类认知特点的开发流程。
SOLO 方法论基于认知科学的系统化开发工作模式
Systematic Organized Logic Operation - 让每一位开发者都成为高效的"独奏家"
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🧠 SOLO：基于认知科学的软件开发方法论
SOLO (Systematic Organized Logic Operation) 不是另一个敏捷方法，而是基于认知科学、系统论、质量管理理论的系统化开发方法论。
核心理念：通过理解人类认知特点和限制，设计出真正符合人性的开发流程，让每个开发者都成为高效的"独奏家"。
🔬 科学基础
认知科学、系统论、质量管理
认知科学、系统论、质量管理
⚡ 认知优化
工作记忆管理、注意力分离
工作记忆管理、注意力分离
🎯 专业分工
基于Adam Smith分工理论
基于Adam Smith分工理论
🤖 AI赋能
专业化AI代理系统支持
专业化AI代理系统支持
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🎯 SOLO 五大核心原则
SOLO 基于认知科学研究，提出了五大核心原则，每个原则都有坚实的科学基础：
🧩 认知分阶段
基于认知负荷理论
基于Miller "7±2"法则的任务分解，每个阶段专注于特定的认知任务。
👥 专业化分工
基于Adam Smith分工理论
让合适的人在合适的时间做合适的事情，发挥各自的认知优势。
🛡️ 质量内置
基于Deming质量理论
质量不是最后检查出来的，而是在每个阶段就内置进去的。
🔄 反馈驱动
基于控制论和学习理论
每个阶段都有反馈机制，支持快速调整和优化。
🔗 上下文保持
基于认知心理学
通过标准化文档和工具，确保认知上下文在阶段间无损传递。
🚀 四阶段认知工作流
基于认知科学原理，SOLO将复杂的软件开发过程分解为四个专注的认知阶段：
🧠 PRODUCT阶段：用户心理建模
- 认知科学基础：认知心理学、镜像神经元系统、用户心理模型
- 核心任务：深入的用户认知建模，而非传统的需求收集
- 输出产物：PRD文档、用户画像、用户故事、验收标准
🏗️ ARCHITECT阶段：系统思维建模
- 科学基础：Bertalanffy一般系统论、复杂适应系统、约束理论
- 核心任务：基于系统思维的整体设计，而非局部优化
- 输出产物：系统架构、技术选型、API设计、项目计划
⚙️ ENGINEER阶段：编程认知优化
- 科学基础：ACT-R认知架构、双重编码理论、TDD认知机制
- 核心任务：通过RED-GREEN-REFACTOR循环优化编程认知过程
- 输出产物：测试用例、功能代码、重构代码、文档注释
🛡️ QA阶段：质量认知保证
- 科学基础：Garvin质量五维度、注意力网络理论、贝叶斯决策理论
- 核心任务：系统性质量保证，而非简单的错误查找
- 输出产物：测试报告、缺陷管理、性能评估、发布决策
🤖 Claude Code AI代理系统
SOLO方法论通过Claude Code实现，提供专业化AI代理支持：
PM
Product Manager
需求收集分析
PRD文档编写
用户故事设计
AR
Architect
系统架构设计
技术选型决策
项目计划制定
EN
Engineer
TDD代码实现
代码质量管理
技术文档编写
QA
QA Engineer
测试设计执行
质量评估报告
缺陷管理跟踪
🎯 智能命令系统
bash
# 启动SOLO工作流
/solo "构建用户管理API"
# 检查项目状态
/solo__status brief
# 切换工作阶段
/solo__switch engineer
# 恢复中断的工作
/solo__resume deep智能特性：
- 🧠 状态感知：自动检测当前阶段，提供最合适的操作建议
- 🔄 上下文恢复：中断后智能恢复工作状态
- ⚠️ 风险评估：阶段切换时的安全检查
- 📊 多维度状态：不同角色获得不同视角的状态信息
📊 SOLO vs 传统开发模式
| 维度 | 传统开发 | SOLO 开发模式 | 科学基础 |
|---|---|---|---|
| 🧠 认知管理 | 混乱切换，认知超载 | 分阶段专注，认知分离 | Miller "7±2"法则 |
| 👥 团队协作 | 角色模糊，沟通成本高 | 专业化分工，清晰接口 | Adam Smith分工理论 |
| 🎯 质量保证 | 事后检查，质量参差不齐 | 质量内置，预防为主 | Deming质量理论 |
| 📈 过程管理 | 依赖个人经验，难以复制 | 标准化流程，持续改进 | PDCA循环 |
| 🤖 AI赋能 | 被动使用工具 | 主动AI代理支持 | 认知负荷理论 |
| 📝 上下文管理 | 容易丢失，难以传承 | 自动保存，智能恢复 | 认知心理学 |
🏢 团队适应性策略
SOLO基于团队认知理论，提供不同规模团队的适应策略：
👤 1-3人小团队
单人多角色模式
- 一人承担多个阶段工作
- 关键是保持认知分离
- AI代理提供专业化支持
👥 4-8人中等团队
专业化分工模式
- 每人专注1-2个阶段
- 建立明确的交接流程
- 通过review确保质量
👥👥 9+人大团队
子团队模式
- 按功能模块划分子团队
- 每个子团队完整SOLO流程
- 架构师统一协调
基于 Dunbar数理论 和 Brooks定律 的团队组织原则
🛠️ 技术生态支持
🔧 开发框架
☕ Java
Spring Boot, Quarkus, Vert.x
Spring Boot, Quarkus, Vert.x
🐍 Python
FastAPI, Flask, Django
FastAPI, Flask, Django
🟢 Node.js
Express, NestJS, Koa
Express, NestJS, Koa
🔷 TypeScript
React, Vue, Angular
React, Vue, Angular
🐹 Go
Gin, Echo, Fiber
Gin, Echo, Fiber
🔵 .NET
ASP.NET Core
ASP.NET Core
🧪 测试生态
🔴 单元测试
JUnit, pytest, Jest
JUnit, pytest, Jest
🟡 API测试
REST Assured, Supertest
REST Assured, Supertest
🟢 契约测试
Pact, Spring Cloud Contract
Pact, Spring Cloud Contract
🔵 E2E测试
Cypress, Playwright
Cypress, Playwright
📚 SOLO 学习路径
🎯 学习建议
- 📖 理论学习（1-2周）：深入理解认知科学基础，不要把SOLO当作简单工具
- 🛠️ 环境搭建（1周）：安装Claude Code，配置AI代理系统
- 🚀 试点实践（2-3周）：选择小项目完整体验四阶段流程
- 🔄 流程优化（2-4周）：基于反馈调整，建立团队最佳实践
- 📈 全面推广（持续）：扩展到更多项目，建立度量体系