最近我试用了阿里云的通义灵码和云效平台，感觉就像找到了一个超级助手。今天就来聊聊这玩意儿到底能帮我们这些程序员省去哪些麻烦，以及它如何影响整个从需求到部署的研发流程。

1. 解放重复劳动：编码与测试

在编程世界里，有很多任务是高度重复且模式化的，比如创建基础代码结构、编写注释，或是为已有的功能模块编写单元测试。这些工作虽然必要，但往往耗费了大量时间，而且容易出错。现在，有了通义灵码的帮助，我们可以把这部分工作交给AI。只需简单描述需求或提供少量示例，通义灵码就能自动生成高质量的代码框架，并附带清晰的注释。对于那些已经完成的功能，AI还能自动产生相应的单元测试用例，确保每个改动都经过充分验证。这样一来，我们就可以将更多精力投入到解决复杂问题和创新上，而不是被琐碎的任务缠住手脚。

2. 提升效率：设计与实现

AI不仅帮助我们节省时间，还大大提升了工作效率。在设计阶段，通过分析过往项目的数据，AI可以提出有建设性的设计方案或优化建议，加速产品迭代过程。当进入实现阶段时，通义灵码能够根据需求快速生成初步代码，甚至完成整个功能模块的开发。这意味着我们可以更快地看到成果，进行调整和改进，从而缩短了产品的上市周期。此外，由于AI生成的代码通常遵循最佳实践，这也有助于提高整体代码质量，减少后期维护成本。

3. 简化管理：持续集成与部署

传统上，代码管理和部署是一项复杂且易出错的工作。每次更新都需要小心翼翼地手动操作，以避免任何可能影响生产环境的问题。然而，借助云效平台提供的自动化工具，这一切变得简单多了。云效支持从代码提交、构建、测试到部署的一站式服务，实现了真正的“一键部署”。这不仅减少了人为错误的风险，也让我们能够更频繁地发布新版本，快速响应市场变化。更重要的是，这种自动化流程使得团队协作更加顺畅，每个人都可以专注于自己最擅长的部分。

4. 深入理解：需求分析与用户反馈

尽管AI目前还不足以完全替代人类的经验和直觉，但在需求分析方面，它可以发挥重要作用。利用自然语言处理技术，AI可以帮助解析和整理用户需求文档，提取关键信息并识别潜在风险点。这有助于团队更好地理解客户需求，制定更贴合实际的产品策略。另外，在产品上线后，AI还可以分析用户行为数据，及时反馈使用中的问题和改进建议，促进产品的持续优化。

AI编码解放了我们的时间，提高了工作效率，简化了管理流程，同时加深了对需求的理解。我看到了AI带来的巨大潜力——它使我们能够更专注于创造价值，而不是被日常的技术细节所困扰。希望未来AI能继续给我们带来更多惊喜，推动整个行业向前发展。

我是一名产品经理，也是个人开发者，通义灵码在代码生成、注释添加及单元测试方面实现了快速生成的功能，大大缩短了开发周期。同时，云效作为代码管理和持续集成平台，确保了代码的质量与稳定性，并最终将应用程序部署到函数计算 FC 平台。这一整套解决方案为开发者提供了一个高效的工作流程，使得我们可以更加专注于产品的核心价值创造上。

那么，AI编码能帮助工程师解放哪些工作呢？首先，在需求分析阶段，虽然AI可能无法完全替代人类的洞察力，但它可以通过自然语言处理技术来辅助理解用户需求文档，从而减少人工解读的时间成本。其次，在设计阶段，AI可以基于历史数据预测某些设计方案的效果，帮助我们更快地做出决策。再者，编码是AI最显而易见的应用场景之一，通义灵码能够根据给定的需求自动生成初步代码框架，甚至完成整个功能模块的编写。对于那些重复性高、模式固定的编程任务来说，AI无疑是一个得力助手。此外，自动化的注释添加让代码更易于理解和维护；而在测试环节，通过生成单元测试用例，AI可以帮助发现潜在的问题，提高软件质量。最后，在部署阶段，云效平台提供了自动化部署的能力，减少了人为操作带来的风险。

从整个研发流程来看，AI的影响无疑是深远的：

1. 需求分析：尽管AI目前还不能完全代替人的创造力和经验，但其强大的数据分析能力可以帮助团队更好地理解市场需求，优化产品规划。比如【文档智能】大大提高了我的索引效率。
2. 设计阶段：借助机器学习算法，AI可以对过往项目进行学习，提出创新性的设计方案或优化建议，加速产品迭代过程。
3. 编码效率：正如前面提到的，AI可以显著提升编码速度，尤其对于一些基础性、模板化的工作，可以让工程师把更多精力投入到解决复杂问题上去。
4. 测试覆盖率：自动化的单元测试生成功能提高了测试覆盖率，有助于尽早发现问题，保证产品质量。
5. 部署灵活性：云效等工具支持的一键式部署简化了发布流程，增强了应对市场变化的能力。

AI编码不仅仅是技术上的革新，更是对我们传统工作模式的一种挑战。它鼓励我们重新审视自己的角色定位，思考如何利用新技术来提高效率、降低成本。对于我个人而言，这是一次非常有价值的探索经历，相信在未来会有更多的惊喜等着我们去发现。

先说结论，AI编码助手可以极大地帮助工程师解放一些重复性高且耗时的任务，如自动完成代码片段、自动生成文档和注释、执行自动化测试等，借助于AI编码助手，工程师可以将更多的注意力集中在创造性思维和复杂问题解决上，从而提升个人生产力和创新能力。

需求分析

从需求分析开始，AI编码助手可以通过自然语言处理技术理解用户的需求描述，并将其转化为结构化的规格说明书或原型图，加速需求确认过程，但是有一个本质问题就在于，其实需求分析阶段对于代码的要求没有那么高，一般情况下我都是选择直接使用通义千问来进行，并不需要直接用到AI编码助手。

给出prompt如下：

假设你是一位IT系统需求分析专家，我想制作一个会员管理系统，请你帮忙给出结构化分析文档

此时通义会给出功能需求和非功能需求等等。。。

编码环节

在编码环节，除了代码自动生成外，AI还可以实时检查语法错误，推荐最佳实践模式，确保代码风格统一

在代码生成方面可以参看我这篇文章：https://developer.aliyun.com/article/1639058

在一个小时内完全通过AI编码助手开发了一个可运行系统（前后端），并结合通义灵码快速熟悉系统，继而进行后端优化

安全测试

至于安全测试部分，机器学习模型可以模拟各种使用场景，发现难以察觉的bug和漏洞，提高软件可靠性

这方面可以参考我的这篇文章：https://developer.aliyun.com/article/1629257

此次结合通义灵码，共审计出开源PHP最新版6.0高危漏洞4个，某开源OA最新版2.6.5高危漏洞1个 , 目前已提交至国家漏洞平台(CNVD)，均已被收录

部署

最后，在部署过程中，通过与CI/CD流水线无缝对接，AI能够实现一键发布，简化运维操作

这块我在云栖大会时是体验到了，当时展台测试的通义程序员确实是可以直接连接云效从0一键生成项目并发布

结语

目前来看，AI编码助手在面对一些标准问题或者预期内问题时，已经表现的和人类差不多好了

但是在面对非标准问题时，人的灵活性和创造力确实还是无法被替代的

所以，我认为未来最理想的状况应该是人机协作，让AI发挥其擅长的数据处理和模式识别能力，同时保留人类对于复杂业务逻辑的理解和决策权。这样一来，不仅可以充分利用AI带来的便利，也能保证项目的整体质量和方向正确。

AI编码助手无疑已经开始对软件开发的各个方面产生深远的影响，以下是我对AI原生开发新范式的一些畅想：

需求分析

AI可以通过自然语言处理技术，快速分析大量的需求文档，识别和提取关键需求要素。AI还能通过对历史项目的分析，自动生成初步的需求规格说明书，提高需求捕捉的准确性和完整性。

系统设计

在系统设计阶段，AI可以提供架构建议，推荐最佳实践和模式，甚至自动生成初步的架构图。AI还可以模拟不同设计方案的性能和可靠性，帮助团队选择最优方案。

编码

AI编码助手能够在代码生成、注释添加以及单元测试方面快速生成代码片段和模板，提高开发效率。像通义灵码这样的工具已经在这方面展示出强大的能力，AI还可以帮助自动修复代码中的常见错误，优化代码质量。

测试

AI可以生成高效的测试用例，覆盖更多的边界情况，进一步提高测试覆盖率和测试质量。AI还可以进行自动化测试执行，实时监控和报告测试结果，及时发现和反馈问题。

部署

在部署阶段，AI可以优化部署流程，通过预测分析来选择最佳的部署时机和策略，减少部署过程中可能出现的风险和故障。云效作为代码管理和持续集成平台，结合AI，可以实现智能化的CI/CD流程管理。

维护和运营

AI还可以在系统维护和运营中扮演重要角色，通过实时监控系统运行状态，预测和预防潜在问题，减少系统停机时间。AI可以自动生成运维报告，提出改进建议，持续优化系统性能。

总结

AI编码助手可以在很多方面帮助工程师解放繁琐、重复性的工作，从而把更多时间和精力集中在创造性、战略性任务上。虽然AI在某些方面还无法完全取代人类程序员，但随着技术的不断进步，AI与人类的协作将会越来越紧密，共同推动软件开发效率和质量的提升。

现在这AI技术发展得可真快，AI编码助手已经开始在编程界露头角了。它们不仅能帮咱们程序员写代码，还能提高工作效率和代码质量。那这玩意儿会不会抢了咱们的饭碗呢？

首先，AI编码助手能帮咱们干些啥活儿呢？

1. 代码生成：AI能帮咱们自动生成一些模板代码，这样咱们就不用一遍遍写那些重复的代码了。

2. 注释添加：AI还能帮咱们自动添加注释，这样代码看起来更清晰，别人接手也容易。

3. 单元测试：AI能自动生成单元测试，这样咱们就不用一个个手动写测试用例了。

4. 代码审查：AI能帮咱们检查代码，找出潜在的问题，提高代码质量。

5. 性能优化：AI还能分析代码，找出性能瓶颈，给咱们提供优化建议。
   

那AI对整个研发流程有啥影响呢？

1. 需求分析：AI能理解咱们用自然语言写的需求，帮助咱们更准确地分析需求。

2. 设计：AI能给咱们提供设计建议，帮咱们快速搭建系统架构。

3. 编码：AI能自动生成代码，让咱们能更专注于解决复杂问题。

4. 测试：AI能自动生成测试用例，提高测试的效率和准确性。

5. 部署：AI能帮助优化部署流程，确保部署的稳定性。

想象一下，未来的AI原生开发新范式可能是这样的：

1. 自动化需求理解：AI能直接理解咱们用自然语言描述的需求，自动转换成开发任务。

2. 智能设计辅助：AI能给咱们提供设计建议，帮咱们快速搭建系统架构。

3. 代码自动生成与优化：AI根据设计自动生成代码，并实时优化。

4. 自动化测试与修复：AI自动生成测试用例，执行测试，并在发现问题时提供修复建议。

5. 智能部署与监控：AI管理部署流程，并监控应用性能，自动调整资源配置。
   

AI编码助手和AI原生开发新范式将会让软件开发变得更自动化、智能化。但我觉得AI不太可能完全取代人类程序员，因为创新、解决复杂问题这些事儿，还是得靠咱们人类的直觉和创造力。AI更多的是作为工具和助手，帮咱们更高效地完成工作。

随着人工智能技术的不断进步，AI编码助手确实在软件开发领域发挥着越来越重要的作用。它们不仅能够辅助程序员编写代码，还能在需求分析、设计、测试和部署等各个环节提供支持，从而显著提高开发效率和代码质量。然而，尽管AI在许多方面表现出色，但要完全取代人类程序员还有很长的路要走。以下是AI可能对研发流程产生的影响，以及AI编码助手如何帮助工程师解放工作：

1. 需求分析

• AI的影响: AI可以通过自然语言处理（NLP）技术理解和分析需求文档，甚至从非技术人员的描述中提取关键信息。AI还可以帮助生成需求规格说明书，并识别潜在的需求冲突或不一致性。
• 解放工作: 工程师可以减少在需求文档整理和需求分析上的时间，更多地专注于需求的验证和确认。

2. 设计阶段

• AI的影响: AI可以辅助生成架构设计和设计模式建议，甚至自动生成设计文档。AI还可以帮助识别设计中的潜在问题，如性能瓶颈或安全漏洞。
• 解放工作: 工程师可以减少在设计文档编写和初步设计上的时间，更多地专注于设计的优化和评审。

3. 编码阶段

• AI的影响: AI编码助手可以自动生成代码片段、完成代码补全、提供代码优化建议，并且能够根据自然语言描述生成完整的函数或模块。此外，AI还可以自动生成代码注释和文档。
• 解放工作: 工程师可以减少在重复性代码编写和代码注释上的时间，更多地专注于算法设计和逻辑实现。

4. 测试阶段

• AI的影响: AI可以自动生成测试用例，进行自动化测试，并识别潜在的代码缺陷。AI还可以帮助分析测试结果，提供修复建议。
• 解放工作: 工程师可以减少在测试用例编写和手动测试上的时间，更多地专注于测试策略和质量保证。

5. 部署阶段

• AI的影响: AI可以自动化配置管理、环境部署和持续集成/持续部署（CI/CD）流程。AI还可以监控应用程序的运行状态，并在出现问题时自动进行修复或回滚。
• 解放工作: 工程师可以减少在部署和运维上的时间，更多地专注于业务逻辑和功能开发。

AI原生开发新范式

AI原生开发新范式可能意味着开发流程将更加智能化和自动化。从需求到部署的整个流程都可以由AI辅助完成，开发者更多地扮演指导者和监督者的角色，而不是单纯的编码者。这种范式可能包括：

• 自然语言交互: 开发者通过自然语言与AI交互，描述需求和设计，AI自动生成相应的代码和文档。
• 智能协作: AI与人类开发者协同工作，提供实时建议和优化方案，减少人为错误。
• 自动化测试与部署: AI自动完成测试和部署流程，确保代码质量和系统稳定性。

通义灵码与云效的结合

通义灵码在代码生成、注释添加及单元测试方面的快速生成能力，结合云效作为代码管理和持续集成平台，最终将应用程序部署到函数计算（FC）平台，这种集成方案可以显著提高开发效率和代码质量。工程师可以利用这些工具解放出更多时间专注于创新和高价值任务，而不是被繁琐的重复性工作所困扰。

结论

AI编码助手不会完全取代人类程序员，但它们会在未来研发流程中扮演越来越重要的角色。通过与AI的协作，工程师可以更高效地完成工作，专注于更具挑战性和创造性的工作。这种新的开发范式将带来更高的生产力和更好的产品质量，但也要求工程师不断学习和适应新的工具和技术。

随着人工智能技术的不断进步，AI编码助手在软件开发中的应用确实正在改变传统的研发流程。
AI可以通过自然语言处理技术，帮助分析用户需求，提取关键信息，并生成初步的需求文档。将减少人工分析的时间，提高需求收集的准确性。设计阶段AI可以辅助生成系统架构图、数据库设计等。通过学习已有的设计模式和最佳实践，能够提出优化建议，从而提升设计质量。编码助手能够快速生成代码、补全代码以及自动添加注释。这不仅能提高编码效率，还能减少人为错误。同时，AI可以根据上下文提供实时建议，帮助程序员更快地解决问题。还可以自动生成测试用例，执行回归测试，并分析测试结果。通过机器学习算法，AI能够识别潜在的bug和性能瓶颈，从而提高软件质量。在部署阶段，AI可以优化持续集成和持续部署（CI/CD）流程，自动化环境配置和监控。这将加快软件上线速度，并降低因人为操作失误导致的问题。AI能够分析用户反馈和使用数据，自动识别需要更新或修复的功能，从而支持持续迭代和改进。AI能够承担大量重复性、低价值的任务，如代码格式化、简单bug修复等，让工程师有更多时间专注于创造性的工作。AI可以快速适应新技术和工具，通过提供实时建议来帮助工程师提升技能。
随着AI技术的不断成熟，可能会看到一个“人机协作”的新范式。这个范式中，程序员将不再是单纯的代码编写者，而是作为AI助手的监督者和决策者，与AI共同完成复杂的软件开发任务。完全取代人类程序员并不现实，但AI无疑会成为开发团队中不可或缺的一部分，提高整体研发效率和产品质量。

程序员写代码这事儿，本来是动脑子的活儿，现在被AI搅合进来了，越来越像个动手的活儿了。像通义灵码这种AI助手，三下五除二就把代码框架搭好了，还顺带补上注释，连单元测试都给你写好。搞得程序员愣是有点不知道自己该干啥了。

AI到底干了啥？
AI能干的活儿挺多，先是把模模糊糊的需求给你捋明白了，紧接着写点代码、补注释，甚至测试都安排得明明白白。以前那些费劲的重复活儿，AI做起来那叫一个利索。

这会带来什么变化？
有人说，这是不是程序员就该下岗了？可不一定。AI是把那些烦人的琐碎事儿给你干了，程序员反而有空琢磨点更有意思的东西了，比如怎么搞个更酷的架构，怎么让用户爽。

至于未来咋样？可能程序员变成“AI的老板”，动动嘴就能让AI干活儿。但话说回来，AI再厉害，创意还得靠人吧，毕竟机器还没学会“想别的”。