老实说，

在过去的几个月里团队频繁遇到一样的问题：

• 代码写完后仍需人工跑真机或浏览器做验证。耗时且易出错，
• 把验证脚本接入工作流时往往需要手工配置、调试，阻碍了开发节奏。不过，
• 当出现失败时需要手动介入修复。提交循环，流程繁琐且难以追踪。话说回来，

这些痛点导致效率低下质量不稳定更让团队在交付上感到束手无策。为此，我启动了一个全新的项目——Munk AI 桌面端专门解决这些痛点。

Munk AI 与 Munk Test：闭环自动化从需求到验证

Munk AI 负责把需求、代码、部署、验证、失败修复**完整串联起来**。而 Munk Test 则专注于产品级别的脚本，它已是闭环中的一环。

桌面端 AI 研发闭环细节

Munk AI 不是单纯的聊天窗口，而是本机上的工作台。每条需求会按以下步骤处理：

1. 接需求: 来自 GitHub Issue、飞书或钉钉等渠道。
2. 澄清需求: 必要时自动召集 PM Agent 写 PRD、Design Agent 制作设计稿、架构师 Agent 编写技术方法。 按理说，
3. 写代码: Coding Agent 自动修改代码。并执行基础检查，
4. 部署 + 验证: 调用 Munk Test,在真机与浏览器上完成产品级验证。怎么说呢，
5. 失败-修复 Loop: 失败则回滚至编码阶段，直至通过；成功后才允许正式交付，
6. 失败边界控制: 当 Loop 失败超过 N 次时自动停下在 Inbox 中等待人工干预。说起来，

Munk AI 的主要使命是："让AI研发持续运转。并在必要时把控制权及时交还给人类". 所有操作都在本地完成，确保数据隐私与可控性。

使用者痛点与方法对照表

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