Spike
来自极限编程（Extreme Programming）的短小、可抛弃的技术实验，用于在正式开发前回答某个技术问题或降低不确定性。刻意不追求可合并的代码质量，只追求验证目标路径能否走通，失败后代码会被丢弃。
时间轴 (近 90 天)
在构建基于大模型的 Agent 应用时，先通过 spike 验证核心可行性，再通过实验对比方案，最后利用可视化辅助决策，能够显著降低开发风险；将构建环节交给 Agent 则能提升效率。
Spike（技术探针）源自极限编程（Extreme Programming）实践，是一种时间盒限制的、以学习为目的的短周期技术调查，其产出通常不是可交付代码，而是关于可行性及实现方式的知识。
在 AI 项目中，模型能力、API 延迟、上下文窗口限制、成本结构等关键约束通常只有跑过一轮真实数据才能确认，因此 spike 的价值尤其突出。
建议将 spike 控制在数小时到一两天内，明确要回答的问题清单，并接受其代码可能被丢弃，以降低后续决策的不确定性。
在spike协议中，两次运行应共享同一个90分钟时钟，没有哪次运行能获得私有的90分钟。
在spike脚本中，'timeout'度量的是墙钟时间，因此一次卡在prompt上的运行无法借用下一次运行的时间。
两个运行起点必须完全相同、互不干扰，使用git worktree可以让这一纪律从一句口头承诺变成一条机械保证。
Spike一词来源于极限编程（Extreme Programming），原指在正式开发前用一个短小、可抛弃的实验来回答技术问题或降低不确定性。
Spike刻意不追求可合并的代码质量，只追求'能否走通'这一条信息；而原型（prototype）是为了演进成产品而写。区分二者的实用标准是：如果探索失败后你会把代码删掉，那就是Spike。
在两次运行的spike协议中，终止标准（kill criteria）应被脚本检查，因为运行spike的人恰恰是最有动机让它存活下去的人。
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全部知识事实 (11)
在构建基于大模型的 Agent 应用时，先通过 spike 验证核心可行性，再通过实验对比方案，最后利用可视化辅助决策，能够显著降低开发风险；将构建环节交给 Agent 则能提升效率。
50%待验证Spike（技术探针）源自极限编程（Extreme Programming）实践，是一种时间盒限制的、以学习为目的的短周期技术调查，其产出通常不是可交付代码，而是关于可行性及实现方式的知识。
50%待验证在 AI 项目中，模型能力、API 延迟、上下文窗口限制、成本结构等关键约束通常只有跑过一轮真实数据才能确认，因此 spike 的价值尤其突出。
50%待验证建议将 spike 控制在数小时到一两天内，明确要回答的问题清单，并接受其代码可能被丢弃，以降低后续决策的不确定性。
50%待验证在spike协议中，两次运行应共享同一个90分钟时钟，没有哪次运行能获得私有的90分钟。
50%待验证在spike脚本中，'timeout'度量的是墙钟时间，因此一次卡在prompt上的运行无法借用下一次运行的时间。
50%待验证两个运行起点必须完全相同、互不干扰，使用git worktree可以让这一纪律从一句口头承诺变成一条机械保证。
50%待验证Spike一词来源于极限编程（Extreme Programming），原指在正式开发前用一个短小、可抛弃的实验来回答技术问题或降低不确定性。
50%待验证Spike刻意不追求可合并的代码质量，只追求'能否走通'这一条信息；而原型（prototype）是为了演进成产品而写。区分二者的实用标准是：如果探索失败后你会把代码删掉，那就是Spike。
50%待验证在两次运行的spike协议中，终止标准（kill criteria）应被脚本检查，因为运行spike的人恰恰是最有动机让它存活下去的人。
50%待验证Spike 是敏捷开发中在正式开发前用最小成本验证技术可行性的短期实验
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