大模型下背景下的前端研发模式随记

#ai #前端职业

目录

• 1. 智能研发新范式
• 2. AI 打通研发流
• 3. 整合打通公司各平台的能力
• 4. 超级程序员？

1. 智能研发新范式

• 智能开发领域正在经历==由辅助到协同、由补全到生成、由代码到工程==的进化
• Embedding 具备 “吃下” ==全库代码==的能力
• 模型天生具备强大的总结与解释能力
• 描述要找什么，而非代码长啥样
  • 使用自然语言进行代码的检索与理解

Embedding 是将文本、图像等高维数据转换成密集的数值向量的过程。这些向量能够捕捉原始数据的语义信息。

2. AI 打通研发流

• 辅助开发 → 协同效能平台（新建一个迭代、发布上线） → 一个异常（ 给可能原因，并给出解决方案）
• 比如之前做的一个军事预警系统：
  • 结合前端研发模式，加上 AI 的能力，发现线上故障来，并从知识库中分析出原因并给解决方案

3. 整合打通公司各平台的能力

和研发效能平台的结合

• 单纯问答形式无法满足智能化需求，需要结合平台的能力进行智能化改造
  • ==整合平台的能力==
• 以领域 Agent 为核心，对效能平台进行全面升级，增加超级会话及 Agent 调度与执行能力
  • 比如：创建一个迭代，结合公司内部==产研一体化平台== ，==用大模型去调度==，整合打通公司各平台的能力
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• 代码辅助研发
  • 代码补全
  • ==生成注释==
  • 解释代码
  • 代码分析
  • ==生成测试用例==
  • 智能问答等
• ==单文件感知有限，需要全工程，全仓库==
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• AI 程序员，需要调度整合所有平台，Agent 的能力
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4. 超级程序员？

• AI
  • 什么都会
  • 会很多很多种编程语言
  • 会各种各样的技术
• 人的价值 ？
  • AI 擅长加速已知模式的实现，但软件开发中最难的部分（需求理解、系统设计、安全性等）仍需要人工判断