phodal
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我的 2024 一线落地 AI 辅助研发的实践心得：从工程、工具到未来展望
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原文中文，约6200字，阅读约需15分钟。
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内容提要
过去一年，我专注于AI辅助研发，推出了AutoDev等新功能，并创建了知识站点和AI IDE插件。虽然AI辅助研发的效果有限，但能减少重复工作、降低知识搜索成本、提升开发者满意度。关键在于构建统一领域语言和知识重构，确保团队具备良好的软件工程实践，以便AI发挥更大价值。
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关键要点
- 过去一年专注于AI辅助研发，推出了AutoDev等新功能。
- AI辅助研发能减少重复工作、降低知识搜索成本、提升开发者满意度。
- 短期内AI辅助研发效果有限，提升幅度在2%到13%之间。
- AI在规范、重复性工作中有较大帮助，能促进新技术学习。
- 确定性提升准确性是降低AI幻觉的关键，需结合工具上下文、业务知识和领域知识。
- 手动介入是提升上下文的关键手段，需使用注释、模板和自定义提示词。
- 构建统一领域语言是AI辅助复杂应用的必经之路，需定义领域模型和创建统一语言。
- 领域知识检索方式多样，结构化知识依旧是首选。
- 智能体的规划应基于模式拆解，清晰的任务描述是规划的基础。
- 面向AI的知识重构是提升AI辅助研发质量的关键。
- 交互优化无法解决模型的极限问题，需依赖规则解决corner case问题。
- AI辅助研发不是万能的，需在良好的软件工程实践基础上进行。
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