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2024ALIBABA CLOUD NATIVECASE STUDIES更多内容，进入阿里云云原生官方公众号了解 / 目录010409趋势洞察AI 程序员系列荣耀时刻02051007030608当「软件研发」遇上 AI 大模型我们团队来了一位新同事，主动要求帮忙敲代码！欢迎 AI 001 号国内唯一！通义灵码入选全球智能编码助手使用率 TOP 榜单谈谈我对 AIGC 趋势下软件工程重塑的理解阿里云首个 AI 员工入职，围观开发工程师使用反馈阿里云参编业内首个代码大模型标准，通义灵码获 2023 AI4SE “银弹” 案例通义灵码实战系列：一个新项目如何快速启动，如何维护遗留系统代码库？微调工程师岗位可能并不存在，但使用 AI 编码工具已经成为刚需“AI 程序员入职系列”第二弹：如何利用通义灵码光速改写项目编程语言？通义灵码牵手阿里云函数计算 FC ，打造智能编码新体验05425704415620445949364654

54第一点是人员技能。人员技能决定了企业研发效能的一个非常大的因素，比如说谷歌可以招聘到个人能力强于他人十倍的工程师，一个人等同于十个人，那由一群十倍工程师组成的一个小团体，战斗力就很强，甚至可以实现全栈，他们的角色分工可能就非常简单，工作非常高效，最终的效能也非常大。但是实际上我们企业内部，尤其是中国企业，没有几个能够达到谷歌的水平。这是客观影响因素，我们认为人员技能是效能基石，当然也是效能的破局点。当「软件研发」遇上 AI 大模型趋势洞察大家好，我是通义灵码的产品技术负责人陈鑫。过去有八年时间，我都是在阿里集团做研发效能，即研发工具相关的工作。我们从 2015 年开始做一站式 DevOps 平台，然后打造了云效，也就是将 DevOps 平台实现云化。到了 2023 年，我们明显感觉到大模型时代来了以后，软件工具将面临着彻底的革新，大模型和软件工具链的结合，使软件研发进入下一个时代。那它第一个落脚点在哪？实际上就是辅助编程，所以我们就开始打造了通义灵码这款产品，它是一个基于代码大模型的的 AI 辅助工具。今天我借这个机会和大家分享通义灵码技术实现上的一些细节以及我们如何看待大模型在软件研发领域的发展。我会分为三个部分来分享。第一部分先介绍 AIGC 对软件研发的根本性影响，从宏观上介绍当下的趋势；第二部分将介绍 Copilot 模式，第三部分是未来软件研发 Agent 产品的进展。为什么我会提到 Copilot Agent，稍后我给大家讲解。01这张图是我过去几年画的一张图，我认为企业研发效能的核心影响因素是这三点。一 .AIGC 对软件研发的根本性影响

76趋势洞察第三个是研发体验，过去 DevOps 工具链关注的是什么？一个接一个拼成一个大的流水线，拼成整个的工具链。其实每个工具链在不同的企业里可能有不同的使用习惯，甚至有不同的账号体系、不同的界面、不同的交互、不同的权限。这种复杂度给开发者带来了非常大的上下文切换成本和理解成本，这在无形中让开发者其实很不爽。但是在 AI 时代发生了一些变化，我们可以通过统一的对话入口，用自然语言的方式去操作很多工具，甚至在自然语言的窗口里解决很多的问题。我举个例子，比如过去查一个 SQL 到底有没有性能问题，我们应该怎么办？可能先在代码里面把 SQL 语句抠出来，把它变成一个可执行的语句，再放到一个 DMS 系统里面诊断一下看看它有没有用索引，有没有问题，然后再人工判断一下到底要不要改这个 SQL 去优化它，最后再到 IDE 里把它变更掉，这个流程需要切换多个系统，要做很多的事情。那在未来，如果我们有代码智能工具的话，就可以圈选一个代码，问大模型这个 SQL 有没有问题，这个大模型可以自主的调用一些工具，比如 DMS 系统去分析，并且拿到的结果可以直接通过大模型告诉我 SQL 应该如何优化，直接告诉我结果，我们只需要采纳它就可以解决，整个操作链路会被缩短，体验就会提升，从而提升研发效率。第四个是数字资产，过去大家写了代码放在那都变成了屎山代码或者说是负债，当然里边有非常多优秀的金矿没有被挖掘出来，然后还有很多文档想要找的时候找不到...