[Feature]: An innovative approach to develop microservices by spec-driven development
- Vorherrschende Sprache
- Python
- Sterne
- 137k
- Forks
- 12.3k
- Ø Merge
- 2 T. 12 Std.
- Gemergte PRs (30 T.)
- 159
Beschreibung
### Problem Statement
Dear Copilot Team,
I hope this message finds you well.
I would like to briefly introduce an AI-assisted, documentation-driven software development methodology that I have designed and validated through a real-world microservice application.
The method enables structured, scalable development of large systems by combining human-defined use cases with AI-driven implementation. It addresses common limitations of large-scale AI-assisted coding—such as architectural drift, duplication, and context fragmentation—through controlled documentation and incremental expansion.
Using this approach, I built a sample event-driven microservice application with full back-end and front-end validation and bilingual support.
You can find an explanation of the methodology, along with access to the sample application and repositories in attached introduction PDF here.
[Approach Introduction.pdf](https://github.com/user-attachments/files/28539201/Approach.Introduction.pdf)
If the approach aligns with your current or future development initiatives, I would be glad to explore potential collaboration opportunities.
Best regards,
Mojtaba Kargaran
### Proposed Solution
Described in attached pdf above.
### Alternatives Considered
_No response_
### Component
Specify CLI (initialization, commands)
### AI Agent (if applicable)
None
### Use Cases
_No response_
### Acceptance Criteria
_No response_
### Additional Context
_No response_
Beitragsleitfaden
Rechercherichtung
Beginnen Sie mit dem Lesen der beigefügten Approach Introduction.pdf und untersuchen Sie anschließend die CLI-Initialisierung und die Einstiegspunkte der Befehle im Repository. Das Issue enthält keinen konkreten Anwendungsfall, keine Dateien und keine Akzeptanzkriterien. Legen Sie daher vor Beginn der Implementierung eine klar abgegrenzte Änderung und messbare Abschlusskriterien fest.
Vom Indexierungsmodell aus dem Issue-Text verfasst.
Bewertung
- Tech-Stack
- python
- Bereich
- ai, cli, developer-experience
- Issue-Typ
- Feature
- Schwierigkeit
- 5/5
- Geschätzter Aufwand
- Über eine Woche
- Aktivitätsstatus
- Aktiv
- Klarheit
- Muss geklärt werden
- Anfängerfreundlichkeit
- 18/100