AI 辅助研发的 2024 年的 6 个实践感受与思考

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两周前受彭鑫老师邀请，在《智能化软件开发微访谈·第三十四期 基于大模型的软件智能化开发实践》分享了我们在 Thoughtworks 以及在客户侧的一些实践和探索。 在其中分享了我的一些心得和感受，在这里重新整理一下，并加上一些新的思考和想法。 在不考虑模型和算力，要在企业落地还是有比较大门槛： 第一，AI 提升效能效果有限。AI 工具并没有企业想象中好用，存在大量的学习成本 ，很多开发容易放弃； 第二，普遍缺少 AI 软件工程专家。。软件智能化开发依赖于 AI 融合到研发流程中，大量企业缺少 AI 人才去改善内部流程、规范和提炼知识； 第三，端到端难度还是比较大，研发的智能化依赖于需求侧。过去，DevOps 推不动，所以有了在 BizDevOps，希望更多的 Involve 业务人员参加。在 AI 时代，依旧存在同样的问题。 最重要的还是有人持续在内 ………………………………