LLM原生开发时代的现状评估 - 行业对大模型在软件开发中的作用存在分歧，部分观点认为其仅是高级自动补全而非范式变革[5] - 大模型在实际开发中呈现"一半是火焰，一半是海水"的两面性：在独立、结构清晰的小任务或0到1创新场景表现突出，但在复杂庞大的现实任务中挑战巨大[5] - 对非研发群体而言已实现范式变革，使其从"不会"到"能"完成软件开发；对专业程序员群体则处于变革拐点阶段，尚未完全实现范式变革[5][6] - 越来越多公司开始披露AI生成代码比例，该比例正在快速上升，部分团队甚至超过50%[6] AI在具体开发环节的应用成效 - 在UI设计稿转代码方面，通过多模态模型结合设计稿解析，代码生成可用度达到80%至90%[13][14] - 在多端代码转换任务中，AI生成代码质量可达70%以上，整体提效约达原来的1.5倍[14] - 在代码审查环节，通过AI结合规范进行自动检测，测试阶段bug数量下降幅度达30%-40%[15] - 在测试用例生成方面，平安集团内部用例数据生成覆盖率已达60%左右，脚本生成时间从数小时缩短至几分钟[18][19] - AI特别擅长替代重复性、机械性任务，如中英文前端代码互转等传统自动化难以覆盖的场景[15] 智能体与AI助手的能力演进 - Coding Agent代表通用智能体的发展路径，能独立完成软件研发任务，潜力远超特定工具层面的自动化[3][31] - 智能体与助手的核心区别在于闭环能力：助手是单点辅助，而智能体可串联完整开发-测试-审查流程[28] - 智能体具备"动脑、动手、动嘴"的自主执行能力，能在DevOps平台上自动执行代码生成、测试、验证、提交PR等任务[31] - 实现从开发意图输入到代码生成与自测的完整AI流程闭环，预计至少还需要一年以上时间[30] AI落地研发面临的主要挑战 - 当前最大问题在于AI效果缺乏稳定性，收益不足以抵消改变工作习惯的成本时落地困难[20] - 算力问题影响使用体验，响应速度从2分钟降至10秒可显著提高用户容错意愿[22] - 用户提示词能力差异导致使用效果悬殊，有的用户AI参与率能达到50%，有的不足10%[22] - 在大型存量代码库中，AI难以处理庞大上下文，常出现不符合逻辑的修改[20] AI时代对人员能力模型的新要求 - 提示词工程成为关键能力，需要让模型进行"角色扮演"，通过严谨结构和细颗粒度输入确保理解准确[23] - 知识工程能力日益重要，需要将团队流程规范、协作规范等整理成明确文档供模型学习引用[24] - 未来工程师价值将体现在架构视角和整体技术思维，AI加速了各角色从"执行者"向"评估者"或"决策者"的转变[37][38] - 全栈工程师价值可能更高，AI使精通多种语言成为可能，能显著提升个人能力边界[39] 行业发展趋势与生态建设 - 更倾向于发展轻量化、插件化生态而非统一大平台，先观察AI在各环节改进效果再谈平台化整合[32] - DevOps层面可能出现更高抽象层次的AI工作台，整合数据检索、任务调度、执行分析等能力[32] - 目前几乎没有公司把"AI生成代码比例"写入绩效考核体系，更倾向于通过文化与引导而非考核推动普及[33][34][35] - AI带来的不是岗位消亡而是岗位价值重塑，开发和测试岗位将转向更具策略性和创造性的工作[35]