文章介绍了AI编程中的“上下文开发生命周期”（CDLC）框架，强调技能、代理配置等上下文资产需像代码一样管理。CDLC包含生成、评估、分发、观察四个阶段，但多数团队忽视评估和观察。文章提出通过减少人工干预和提升复用率来扩展规模，建议平台团队建立共享基础设施，以治理和工具支持上下文管理，最终实现更可靠的AI辅助开发。