系列导语本系列基于 Anthropic《The AI-Native SDLC Playbook》改写保留 Claude Code / Claude Tag / MCP 等原品牌名。第 6 篇讲了 Deploy这篇进最后一个阶段Maintain闭环是怎么闭上的。《The AI-Native SDLC Playbook》相关文章链接https://blog.csdn.net/justlookxia/article/details/164093318上线之后谁在盯人还是 agent传统做法是被动的——等人来报、等监控告警、等事故工单。AI-native 的 Maintain 阶段把这一步也交给 agent控制带一旦越界自动触发 Claude 诊断经门写回新的intent.md。这样循环才真正转起来。闭环越界即触发不是人发现异常 → 写需求 → 排期而是控制带越界 / 工单 / 定时调度 → 触发 Claude 诊断 → 经批准门 →写回intent.md→ 进入下一轮 Plan生产环境的异常直接变成下一个迭代的意图。这正是前面说的提交链即审计追踪的收口。一份能直接抄的 bands.yaml用阈值分档决定 agent 在每个级别做什么metric:ci_test_failure_ratebaseline:rolling_30drules:western_electrictiers:1sigma:{action:log}2sigma:{action:diagnose,tools:Read,Grep,Bash(gh run view *)}3sigma:{action:propose,routes:[pull_request,runbook:rollback-deploy]}1σ只记录2σ让 agent 诊断读代码、查日志、看gh run3σ直接提议修复并路由到 PR 或回滚 runbook。关键点越往上的级别动作越重但都先定义清楚再自动跑。Claude Tag生产监控的智能体公测文中提到Claude Tag处于 beta跑在 Slack 端在频道里做首响应通过 MCP 验证基线把复盘写进版本化的 lessons经验教训。等于给 on-call 配了个 7×24 的搭档人只在需要判断时介入。这一篇记住一句话Maintain 不是盯生产而是让生产里的发现自动流回流程的起点。下篇预告番外篇想动手照一张落地 Checklist 逐阶段推进。把前面七篇的模板、命令、度量指标汇总成一张能直接照做的清单。系列文快链【AI原生研发转型·第1篇】为什么你的AI写码很快团队却还是慢【AI原生研发转型·第2篇】想法不该等人写文档用intent.md把意图一次性钉死【AI原生研发转型·第3篇】需求与设计合体一次会话出spec.md【AI原生研发转型·第4篇】没有计划不写码机构知识变成文件【AI原生研发转型·第5篇】让agent自己先验收反馈回路持续evals【AI原生研发转型·第6篇】人审不过来让agent先审分层评审hooks批准门【AI原生研发转型·第7篇】上线不是终点用agent把发现写回intent.md【AI原生研发转型·番外】想动手照这张落地Checklist逐阶段推进原文出处https://claude.com/blog/the-ai-native-sdlc-playbook Louis Claxton, 2026-08-21, Anthropic系列索引① 总论 · ② Plan · ③ Design · ④ Build · ⑤ Test · ⑥ Deploy · ⑦ Maintain本篇· ⑧ 番外本系列为外部技术博客的改写保留原品牌名仅供团队学习交流。