WEAR项目通过构建评估循环，用最小数据集和定量指标优化LLM提示词，成功提取模糊的时尚特征。该方法避免RAG和微调，以70%准确率为目标，结合领域专家分析错误，最终实现高精度特征抽取并优化了推理成本。

架构不是靠文档约束，而是用YAML定义成可执行的模式。人类和AI都遵循同一套规则，代码自动生成。这让人工评审从纠结代码风格，转向讨论产品本身的价值。

用自然语言写测试用例，AI自动执行E2E测试。Claude Code读取Confluence，调用Playwright CLI操作浏览器，并借助独立计算服务验证结果。无需编写代码，即可完成复杂组合的自动化验证，大幅降低手工测试成本。