软件开发过程中，AI协作往往遇到代码臃肿、架构漂移和上下文稀释等难题，导致开发效率低下，调试时间超长。

Disciplined AI Software Development 是一套系统化的 AI 协作开发方法论，采用行为约束和多阶段校验机制，有效解决这些问题。

它通过四个阶段实现：

- 【行为配置】：设定AI行为约束和角色人格，保证协作一致性；
- 【协同规划】：生成结构化开发计划，明确范围、依赖和里程碑；
- 【系统实现】：分阶段、模块化编码，每次专注单一组件，控制代码规模；
- 【数据驱动迭代】：结合性能基准数据，指导持续优化，避免主观判断。

此外，方法论还提供项目结构提取工具，支持持续架构合规检测和性能回归监控。

适合希望与AI高效协作、保持代码质量和架构稳定的开发团队和研究者。

主要特性：

- 行为约束+人格模拟，防止AI输出漂移；
- 明确分阶段规划，减少返工和调试时间；
- 代码文件大小控制（≤150行）提升上下文管理；
- 自动化性能基准反馈，基于数据驱动迭代优化；
- 项目快照导出，方便架构合规审计。