Case 1：通过Spec模式生成代码库Rules数据看板
百度网盘团队在推进通用Rules开发时，需监控各团队代码库中Rules的占比，但缺乏统一可视化页面。项目目标是从0到1构建一个可长期维护、契合当前技术栈的数据看板。
实际开发中常面临“无图开发”难题：内部数据类页面往往无现成设计稿，无法直接使用F2C等工具；若采用传统方式从零搭建，需反复选型组件、梳理交互逻辑，耗时且易错。Spec模式则提供了一条结构化路径——从需求设计出发，经架构设计，最终落地执行阶段，显著提升研发效率与系统性。
面对“无图开发”，理想辅助工具应覆盖三大环节：理解需求、搭好架子、生成代码——这正是Spec模式的核心脉络。
基于该模式，Zulu已实现以下能力：
1. 完整的工程化能力
- 完成工作空间配置；
- 按规范组织文件结构：采用monorepo架构，拆分为业务包
frontend与共享包shared，便于多业务复用。
2. 可维护性强的代码
- 生成人类可读代码，含清晰类型定义与使用示例。
3. 合理的业务分层
- 组件、页面、状态管理、Service服务、工具函数等严格遵循常规分层逻辑。
4. 符合预期的功能
- 直观展示各团队Rules占比；
- 支持快速美化样式或增加图表展示；
- 自动补充实用功能（如数据下载）；
- Prompt采用非结构化“闲聊版”，仍能准确提取信息，表明AI编程门槛较低；结构化后可支撑更复杂任务。
Spec模式本质是一种“先计划、后执行”的人机协作范式：AI需先输出详尽的设计文档（含理解、方案与任务拆解），经人工确认后方可编码。这一机制有效约束AI行为，提升代码准确性与规范性，如同施工前审核蓝图，将质量管控前移，避免返工。
本案例体现Spec模式在“从0到1”场景中的成熟能力。其更大价值在于成为团队统一需求表达、快速产出技术方案原型的协作桥梁——产品、后端与前端可用同一语言沟通功能雏形。
Case 2：用Zulu进行AI代码审查
Spec模式已在生成阶段大幅降低因理解偏差导致的返工，提升代码质量。而对于已存在、未采用Spec模式的项目，如何高效开展代码审查与优化？传统人工逐行审阅费时费力。Zulu可在多个环节介入代码审查：编码阶段、CI/CD流水线构建阶段等。
开展审查前，需预先沉淀两类Rules：
- 团队最佳实践类：涵盖函数命名、Store使用、性能指标、组件调用等；
- 技术栈通用风险类：包括运行时崩溃、严重逻辑/状态错误、内存泄漏、原型污染、安全红线等。
以百度网盘GenFlow超能搭子项目为例（该功能位于APP首页底部TAB，Web端及桌面端亦有入口，支持文件智能整理、视频/PPT生成），本地注入部分问题代码用于演示审查效果。
审查可覆盖多个关键节点：
- 编码阶段：检查是否符合团队规范与技术栈高危问题；
- 评审场景：支持对多人提交代码批量审查，缓解人工评审压力；
- 构建阶段：集成至CI流程，自动拦截问题代码。
审查结果可在内部平台统一管理与监控，持续评估拦截效果并迭代优化规则，形成正向飞轮。Comate已成功识别全部注入漏洞。
Zulu的AI代码审查流程系统化：智能分析变更文件 → 依据规则逐项扫描 → 自动评分 + 生成详细报告与修复建议。真正实现在代码提交评审前主动发现问题、推动修复，既保障代码质量，又显著节省团队沟通与返工成本。