让规则有共同依据
把业务对象、关系与约束整理成团队可以理解和维护的领域模型，供后续开发和评估使用。
TEAQL · AI SOFTWARE ENGINEERING
AI Coding，
AI Coding，
别只快在第一版。
不少项目在 AI Coding 的初期进展很快。随着业务规则和代码规模增长，上下文越来越难维护，接口容易靠猜，一次修改也更难验证。换用更强的 AI 模型，进度仍可能卡住。
别等项目做成一滩烂泥，才想到 TeaQL。
TeaQL 是双链科技旗下品牌。
先明确业务规则按需获取接口保留验证结果
THE ENGINEERING FLOW从意图到验证
01 / BUSINESS INTENT把业务需求，变成明确的工程目标
02 / MODEL领域模型对象 · 关系 · 规则
03 / GENERATE类型化接口稳定、可组合的业务 API
04 / RUNTIME运行时执行复用公共工程能力
05 / EVIDENCE验证反馈构建 · 测试 · 执行证据
TeaQL Engineering System 01—05
业务规则散落需求、代码和团队成员各有一份理解
接口越来越难找上下文变长，AI 不断猜测或重读
改动越来越难确认一次修改的影响缺少可检查的依据
TEAQL APPROACH从第一版开始，
从第一版开始，
为持续开发建立结构。
TeaQL 以领域模型明确业务规则，生成类型化接口，并通过 Runtime 与验证反馈检查执行结果。项目规模增长后，团队仍有共同依据推进修改。
按当前模型查找接口
类型化接口与按需 Assist 帮助 AI 获取当前业务对象可用的方法；Runtime 承担可复用的公共能力。
让修改结果可以核对
模型评估、编译、测试与运行记录提供可检查的反馈，帮助团队发现问题、定位问题和持续改进。
HOW IT WORKS从一个业务场景，
从一个业务场景，
走向可持续的系统。
以订单业务为例，让需求、代码与运行过程沿着同一条工程路径前进。
01
描述业务
明确客户、订单、明细，以及需要遵循的业务规则。
02
评估并生成
检查领域模型，生成类型化业务接口与应用工作区。
03
完成业务定制
AI 与工程师围绕当前需求编写流程，复用 Runtime 中的公共能力。
04
检查执行结果
通过编译、测试与运行反馈确认实现，保留必要的业务与执行证据。
核心思路：让 AI 获取当前任务需要的接口与反馈，让团队持续积累可复用的工程能力。
NATIVE RUNTIMES
走进团队已有的技术生态
TeaQL 已有七种编程语言的 Runtime 实现。不同技术栈可以使用各自熟悉的工具与部署方式，同时围绕明确的业务语义协作。具体能力以所选版本和环境的验证结果为准。
EDGE COMPUTE让工程能力，
让工程能力，
走向边缘算力。
TeaQL 已针对两类设备进行适配，并正在推进更多边缘算力平台的适配工作。
NVIDIA · EDGE PLATFORM已适配
NVIDIA DGX Spark
TeaQL 在 DGX Spark 设备上的适配实践。
AMD · EDGE PLATFORM已适配
AMD Ryzen AI Max+ 395
TeaQL 在搭载 Ryzen AI Max+ 395 的设备上的适配实践。
更多边缘算力平台，持续适配中。
咨询设备适配ENGINEERING EVIDENCE让业务意图与执行结果，
让业务意图与执行结果，
有迹可循。
TeaQL 将业务表达、运行过程和验证反馈放进同一条工程路径。已实现的查询意图、执行追踪与审计能力，让团队能够检查实际发生了什么；更完整的 Trace Chain 正在持续建设。
FROM INTENT TO EVIDENCE
01业务意图与领域模型
02生成接口与应用实现
03Runtime 执行与追踪
04测试、审计与验证证据
示意图：展示工程路径，不代表完整 Trace Chain 已发布。
IDEAS & PRACTICE
从工程实践，理解 TeaQL。
读一篇文章，了解我们如何思考 AI 开发、Runtime 和可验证的工程过程。
LET'S TALK
从真实业务场景开始。
从业务系统建设、AI 开发试点，或边缘设备适配开始。我们会结合具体场景讨论可行的实施路径。
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