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构建了一个将图像转换为3D的接口，支持PBR材质。导出为GLB格式；根据复杂性，典型的处理时间约为1到2分钟。该接口基于腾讯的开源Hunyuan3D 2.1模型（<a href="https:&#x2F;&#x2F;hunyuan-3d.org" rel="nofollow">https:&#x2F;&#x2F;hunyuan-3d.org</a>）。

大家好， 在软件开发中，将用户故事转化为详细文档和可执行任务的过程至关重要。然而，这一手动过程往往会导致不一致性，并需要大量时间投入。我希望能找到简化和提升这一过程的方法。 我知道这是一个热门领域，像GitHub和Atlassian这样的巨头正在构建集成AI，而一些初创公司则提供专业平台。我的目标并不是与他们竞争，而是通过构建一个定制的“透明盒子”解决方案，利用每个环节的最佳工具，来探索可能性，而不被锁定在单一生态系统中。 这种方法的不同之处在于灵活性和完全控制。与预打包产品不同，这是一个基于Power Automate构建的强大工作流程，它作为一系列API调用的协调者： - 五次调用Gemini API进行核心生成步骤（需求、技术规格、测试策略等）。 - 一次调用Azure OpenAI模型以创建我们代码库的向量嵌入。 - 一次调用Azure AI Search进行检索增强生成（RAG）。这是获取上下文感知、非通用输出的关键。它读取我们的实际代码，以便为技术规格和任务提供信息。 - 一系列直接调用Azure DevOps REST API（使用PAT）来创建维基页面和工作项，因为标准连接器的功能有些有限。 最大的挑战是超越简单的提示，构建一个强大的系统。将最终输出强制转换为严格的JSON模式，而不是解析文本，极大地提高了可靠性。 最终的结果是一个系统，每个用户故事都能为我们节省数小时，并生成一致性高、质量卓越的文档和任务。 有关所有挑战、最终提示和屏幕截图的详细文章请参见链接的博客帖子。 我在这里回答任何问题。期待听到你们的反馈和想法！