【建议研究方向】
AI 友好型需求（AI-Ready PRD/Spec）构建方法：研究如何将自然语言需求转化为结构化、机器可读的规格表示（如 Spec、DSL、AI-Ready PRD 等），探索作为需求表达与机器理解交接的规格语言设计原则与 LLM 解析效果之间的关系
跨职能协作流程重构与 Agent 化（PM-RD-QA 分工边界重构）：参照 Human-AI Collaboration 及 Multi-Agent Systems 理论框架，研究在产品→研发→测试协作链路中引入 Agentic Workflow 的可行路径与边界条件，探索 AI 在不同角色中的自主程度与人工干预策略
产研范式相关指标体系与度量方法（交付效率、交付质量等）：借鉴 DORA Metrics、DevEx 等业界度量框架，结合 AI 介入后的新型产研链路，构建涵盖交付周期压缩率、AI 代码采纳率、规格对齐准确率、需求返工率等维度的量化指标体系
棕地 vs 绿地项目的分场景落地策略：研究 SDD 范式在存量代码重构（Brownfield）与全新需求开发（Greenfield）两类场景下的适配性差异，识别影响落地效果的关键情境因素（Contextual Factors）
范式转型的组织配套与推广机制：参照 Technology Adoption Model（TAM）及 Organizational Learning 理论，研究产研范式转型过程中的阻力来源、推广路径与组织能力建设模式，沉淀可复用的转型 Playbook