解決的問題
開發與維運需要反覆切換終端機、CI、叢集工具和測試機，難以在同一處掌握專案、Pod、Deployment 的狀態，也很難把開發任務放心交給 AI 一路做到上線。
實作方向
- 01Git push → 自架 Runner 建置 → Harbor → Helm 同步，一條龍。
- 02AI 工程師：選好 Workspace 後討論需求、交辦，AI 依序產生計畫、實作、測試、送 MR 審查，再到建置與佈署；每一站都能設人工關卡。
- 03iOS 模擬器測試台：模擬器跑在遠端 Mac，在瀏覽器裡建置 App、即時操作，並查看 Log、當機紀錄與畫面元素。
- 04K8s 資源、事件、日誌與 AI 診斷不用開 kubectl。
- 05MCP 伺服器讓其他 AI 工具直接操作平台：查任務、回覆提問，或用 ios_sim 工具自動測 App。
AI 工程師：從需求到上線
流程是否停下來等人、測試失敗怎麼處理、要不要自動合併與佈署，都依 Workspace 與任務設定決定。
- 準備 Workspace：綁定 repo、執行環境與可用帳號，視需要設定 MCP、測試指令、建置來源與部署目標。
- 釐清需求：先跟 AI 討論目標、限制與驗收條件，確認後交辦；需求已經很明確時可以直接寫。
- 執行：AI 產生計畫並實作，人工關卡開啟時要核准才繼續；過程中可以看進度、回覆 AI 的提問或核准工具使用。
- 測試與審查：檢視測試結果、程式碼差異與 AI 審查報告，由人、AI 或兩者決定是否通過，退回後重跑測試與審查。
- 合併與上線：合併後追蹤 CI，有有效部署目標且通過佈署閘門才會佈署並做上線驗證；合併成功不等於已上線。