🔹 第一部分：研发流程与工程规范

📌 学习内容

1. IPD 流程（集成产品开发） Charter 立项阶段的产出物：商业计划书、市场需求文档、立项评审报告 获取路径：项目管理系统、立项评审存档、项目 Wiki 后续阶段产出物：需求规格说明书、架构设计、测试方案、验收文档
2. 版本迭代验收流程 验收对象：功能完成度、质量评估、用户体验 质量标准维度：功能正确性、性能、稳定性、安全性 准出门槛：自动化测试通过率、Bug 收敛曲线、验收标准 checklist
3. 持续集成（CI）工具与效率提升 工具：Jenkins、GitLab CI、GitHub Actions、Tekton 提升效率手段：并行 pipeline、缓存依赖、自动化测试/部署 质量红线：例如 UT 覆盖率 ≥ 80%，lint 零错误，关键安全扫描零漏洞
4. 包管理与兼容性 不同类型包： wheel（Python）：跨平台兼容 deb/rpm（Linux 包）：特定发行版安装 docker 镜像：统一运行环境 确保兼容性：多平台构建（CI matrix）、自动化测试
5. 出包流程规范 版本号规范（SemVer） 签名校验、依赖锁定 发布渠道：内部仓库 / PyPI / Docker Registry
6. 后端编码规范 & Code Review 规范：命名统一、注释规范、错误处理、日志标准 审查过程：PR 提交 → CI 自动检查 → 人工代码审查 → Merge
7. 单元测试与代码质量 单测编写：覆盖核心逻辑，mock 外部依赖 对质量提升：提前发现缺陷，支持回归测试
8. 反模式案例 常见反模式：大泥球（Big Ball of Mud）、过早优化、重复造轮子、忽视测试

📌 学习与实践方案

• 第 1 周：学习 IPD 流程 → 用一个虚拟项目，画出产出物清单和获取路径
• 第 2 周：CI/CD 工具实战 → 配置一个 GitHub Actions/Jenkins pipeline
• 第 3 周：出包实战 → 打包一个 Python 项目并在多平台测试
• 第 4 周：代码规范 & 测试 → 进行 Code Review 模拟演练，写单元测试，识别反模式

🔹 第二部分：动作原子研发体系

📌 学习内容

1. 动作原子的定义、特点与适用场景 定义：最小可复用的动作单元 特点：原子性、幂等性、可观测、可组合 场景：数据清洗、自动化运维、跨系统编排
2. 动作原子协议 输入输出格式统一（JSON） 支持幂等性 token 输出 Logs / Metrics 供监控
3. 本地 Python 环境 & Taskfile 环境管理（pyenv/venv） Taskfile 自动化：测试、构建、发布
4. SaaS/FaaS 调用 SaaS → 调用本地安装原子（SDK/HTTP） FaaS → 调用远程原子（HTTP/云函数 API）
5. 调试与常见问题 本地调试：pytest / uvicorn 热加载 常见问题：幂等失败、依赖差异、网络超时
6. 提高开发效率技巧 模板化生成原子代码 CI 自动跑测试 本地缓存 & Mock 接口
7. 用户态 / CMDB / ITSM 集成 用户态：获取调用者身份，做审计 CMDB：获取主机/服务拓扑 ITSM：结合工单审批流
8. 缓存与存储 缓存：Redis/Memcached 持久化：SQLite/MySQL/Postgres
9. 包构建与发布 动作原子 pip 包 → PyPI/私有仓库 Controller Smart 包 → 封装多个原子
10. 观测（Logs & Metrics） logging 输出日志 Prometheus/Grafana 采集 metrics OpenTelemetry tracing

📌 学习与实践方案

• 第 1 周：学习动作原子协议 → 写一个最小的 Python 原子函数（输入输出 JSON）
• 第 2 周：环境搭建 + Taskfile → 用 Taskfile 管理安装、测试、构建流程
• 第 3 周：调用实战 → 本地 SaaS 调用（Flask API），远程部署到 FaaS（AWS Lambda 或本地模拟）
• 第 4 周：进阶 → 增加缓存、持久化存储，集成 CMDB API
• 第 5 周：打包发布 → 构建 pip 包并上传 PyPI（或私有仓库）
• 第 6 周：观测 → 集成 logging + metrics，配置 Prometheus 报表

🔹 总体建议

• 第一部分（研发流程与工程规范）更偏向 团队协作与质量保障；
• 第二部分（动作原子）更偏向 自动化运维与研发提效；
• 可以并行推进： 白天工作中用 工程规范 指导研发； 业余时间用 动作原子实践 提升 Python 自动化能力。