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| 本文作者： 鄭佳美 | 2025-12-24 17:27 |
近日，硅心科技（aiXcoder）產(chǎn)品研發(fā)負(fù)責(zé)人黃寧受邀出席CSDN和奇點(diǎn)智能研究院聯(lián)合主辦的“全球C++及系統(tǒng)軟件技術(shù)大會(huì)”，并發(fā)表《超越vibe coding，構(gòu)建以人為主的可靠開發(fā)流程》主題演講，與來自騰訊、阿里、百度等企業(yè)的領(lǐng)域?qū)＜夜餐接懘竽Ｐ万?qū)動(dòng)的軟件開發(fā)現(xiàn)狀及未來。
黃寧認(rèn)為，Vibe Coding模式雖然在特定場(chǎng)景下展現(xiàn)出高效的生成能力，但卻難以適配企業(yè)級(jí)復(fù)雜項(xiàng)目開發(fā)。AI并非軟件開發(fā)的“銀彈”，需要與軟件工程相結(jié)合，構(gòu)建集能力擴(kuò)展與行為監(jiān)測(cè)于一體的可靠AI研發(fā)流程，確保軟件交付質(zhì)量的可控、可預(yù)測(cè)與高效落地。
圖：硅心科技（aiXcoder）產(chǎn)品研發(fā)負(fù)責(zé)人黃寧
隨著大模型能力提升，“通過自然語言指令讓AI生成符合特定風(fēng)格代碼”的Vibe Coding開發(fā)模式日漸興起，其核心特征是將代碼細(xì)節(jié)幾乎全部交由AI生成，人僅聚焦需求描述與最終結(jié)果。
然而，aiXcoder在工程實(shí)踐和與企業(yè)的交流中發(fā)現(xiàn)，Vibe Coding模式直接應(yīng)用于企業(yè)級(jí)項(xiàng)目會(huì)暴漏出諸多問題：AI生成的代碼常忽略企業(yè)既有工具函數(shù)，擅自增加獨(dú)立模塊，追求“當(dāng)下問題解決”而不顧后期維護(hù)，甚至因缺失安全校驗(yàn)留下漏洞隱患，增加代碼評(píng)審負(fù)擔(dān)。
深層原因在于，企業(yè)級(jí)復(fù)雜項(xiàng)目往往承載著長(zhǎng)期的迭代需求，沉淀了大量隱性規(guī)則和多年維護(hù)的考量。而AI缺乏人類工程師的“吃虧經(jīng)驗(yàn)”——無法預(yù)判未來需求變化、推演潛在風(fēng)險(xiǎn)，只能給出“局部最優(yōu)解”，難以滿足工程所需的“全局穩(wěn)定性和未來可擴(kuò)展性”要求。
圖：Vibe Coding在企業(yè)級(jí)環(huán)境“水土不服”的原因分析
面對(duì)企業(yè)級(jí)智能化軟件開發(fā)提效需求，aiXcoder秉承“圍繞AI能力范圍設(shè)計(jì)系統(tǒng)、確立開發(fā)者為項(xiàng)目最終責(zé)任主體、學(xué)習(xí)與傳承軟件知識(shí)”三大AI軟件工程原則，將AI編程能力與軟件工程方法論深度融合，形成一套完整的“AI+軟件工程”開發(fā)范式。
核心解決思路是縱向分層、橫向分離。縱向分層指的是識(shí)別并拆分出高復(fù)雜任務(wù)與低復(fù)雜任務(wù)——將AI擅長(zhǎng)的、勞力集中型的低復(fù)雜任務(wù)（如文檔撰寫、測(cè)試代碼生成、代碼調(diào)試等）交由模型處理；人類工程師則解放精力，聚焦高層次的結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)和流程監(jiān)督。橫向分離是指確定人與AI分工后，進(jìn)一步通過軟件工程手段切割任務(wù)邊界，明確每一步的輸入和輸出。比如采用簡(jiǎn)易版Spec模式模擬“需求-設(shè)計(jì)-實(shí)施-落地”流程，或通過工作流編排工具構(gòu)建多輪審批/循環(huán)迭代的復(fù)雜流程。
圖：aiXcoder拆解軟件生產(chǎn)的復(fù)雜任務(wù)
無論采用哪種方式，目的都是在當(dāng)前模型能力邊界內(nèi)，將明確目標(biāo)下的搜索和實(shí)現(xiàn)動(dòng)作交給大模型，最終由人類來控制核心方向和調(diào)整策略，實(shí)現(xiàn)整體研發(fā)效能的提升。
構(gòu)建“工具自動(dòng)化監(jiān)測(cè)+人工經(jīng)驗(yàn)評(píng)審”的雙重保障體系：
l 底層：通過Sonar等工具進(jìn)行語法分析、漏洞掃描，記錄AI編碼行為與變更；
l 中間層：引入沙盒模擬運(yùn)行環(huán)境，保證系統(tǒng)持久可用，并設(shè)置檢查點(diǎn)，確保一旦出現(xiàn)破壞性變更時(shí)能夠快速恢復(fù)穩(wěn)定；
l 高層：將監(jiān)測(cè)結(jié)果轉(zhuǎn)化為健康值指標(biāo)，供工程師實(shí)時(shí)監(jiān)控，使人聚焦更核心的指標(biāo)設(shè)計(jì)工作。
圖：aiXcoder構(gòu)建軟件開發(fā)可驗(yàn)證系統(tǒng)的技術(shù)方案
企業(yè)研發(fā)體系中，大量項(xiàng)目經(jīng)驗(yàn)、實(shí)踐心得、特殊語境下的專有名詞等“隱知識(shí)”，往往埋藏在工程師的記憶與實(shí)踐中，未形成書面文檔，這構(gòu)成了大模型的視野盲區(qū)。針對(duì)這一問題，aiXcoder深度貼合企業(yè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景，提供不斷進(jìn)化的兩種方式：
l 提示詞工程：如同人類經(jīng)驗(yàn)傳承一樣，將隱性經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)化為標(biāo)準(zhǔn)化提示詞模板，通過自定義配置方式提供給AI。
l 上下文工程：在提示詞基礎(chǔ)上，引入進(jìn)階的上下文工程，打造領(lǐng)域化程序分析平臺(tái)。通過成熟的軟件工程工具，將Git提交歷史、代碼倉庫結(jié)構(gòu)、項(xiàng)目文檔、領(lǐng)域知識(shí)等多元信息，轉(zhuǎn)化為高質(zhì)量上下文提供給AI，讓AI像人類工程師一樣“查閱參考資料”，大幅提升代碼生成準(zhǔn)確率。
圖：aiXcoder領(lǐng)域化程序分析工具集
這一整套“AI+軟件工程”的開發(fā)范式，已經(jīng)在aiXcoder服務(wù)企業(yè)的實(shí)際項(xiàng)目中得到驗(yàn)證。以通信行業(yè)某頭部企業(yè)的黑盒測(cè)試自動(dòng)化項(xiàng)目為例，該項(xiàng)目以軟件需求文檔為輸入，通過AI工作流與多智能體協(xié)同，最終生成可批量化執(zhí)行的測(cè)試腳本。
aiXcoder結(jié)合通信行業(yè)領(lǐng)域知識(shí)，模擬企業(yè)開發(fā)者的真實(shí)工作流程建模，形成“需求規(guī)范化-測(cè)試用例細(xì)化-腳本輸出-驗(yàn)證”的完整鏈路。同時(shí)，將黑盒測(cè)試常用的策略植入提示詞以提升AI輸出準(zhǔn)確率。為保障結(jié)果可靠，在測(cè)試用例生成和拆分環(huán)節(jié)設(shè)置可信性檢查，超過閾值自動(dòng)觸發(fā)人類核驗(yàn)。最終，測(cè)試腳本生成后，引入沙盒自動(dòng)化驗(yàn)證，確保交付給企業(yè)的腳本能夠直接應(yīng)用于實(shí)際測(cè)試工作。
圖：aiXcoder黑盒測(cè)試自動(dòng)化方案
談及行業(yè)未來，黃寧表示，盡管AI能夠完成基礎(chǔ)的編碼任務(wù)，但遠(yuǎn)無法獨(dú)立承擔(dān)項(xiàng)目級(jí)開發(fā)工作。“單純寫代碼”的能力將逐步被AI替代，而整個(gè)行業(yè)將整體向“程序工程師”的方向演化。這意味著AI正在消除原本逆人性、占用大量精力的重復(fù)性勞動(dòng)，而人類開發(fā)者需要將更多精力集中在解決系統(tǒng)復(fù)雜性的任務(wù)上。最終，行業(yè)將從“定義軟件”進(jìn)化為“定義軟件開發(fā)模式”。
為實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，aiXcoder正從“橫縱”兩個(gè)維度雙向發(fā)力：縱向深耕金融、軍工、通信等領(lǐng)域，深入企業(yè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景、開發(fā)流程與領(lǐng)域知識(shí)，構(gòu)建適配企業(yè)需求的專屬智能開發(fā)系統(tǒng)；橫向打通需求、設(shè)計(jì)、開發(fā)、測(cè)試、運(yùn)維全流程，提供覆蓋軟件生命周期的效能工具。橫縱維度相結(jié)合，形成平臺(tái)級(jí)能力，通過模型層、領(lǐng)域化工具層和應(yīng)用層的有機(jī)組合，快速落地面向各類軟件任務(wù)的解決方案，讓企業(yè)級(jí)AI開發(fā)可靠、可控且高效。
硅心科技（aiXcoder）孵化自北京大學(xué)軟件工程研究所，聚焦智能化軟件工程，致力于實(shí)現(xiàn)軟件的大規(guī)模自動(dòng)化生產(chǎn)。通過為企業(yè)提供完備的智能化軟件開發(fā)工具和解決方案，aiXcoder目前已助力金融、軍工、航天、通信、能源等行業(yè)的企業(yè)用戶，實(shí)現(xiàn)研發(fā)提質(zhì)增效。
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