夜雨聆风
大模型的选择
01
大模型选型应更加注重输出质量和稳定性，优先选择能力成熟、适配研发场景的模型及高质量中转能力，避免因模型波动带来理解偏差和返工成本；
AI赋能内部管理
02
要逐步建立部门内部标准化知识库体系，将业务背景、技术规范、开发经验等内容进行持续沉淀，为AI提供更准确的上下文支撑；
AI的可控与一致性提升
03
要形成符合部门特点的skills体系，将常用任务模式、开发约束和执行流程进行标准化，提升AI参与研发工作的可控性和一致性；
完善测试体系，驱动AI质量
04
要以测试驱动开发为抓手，将复杂任务拆解为小模块推进，并辅以完善的单元测试体系，从源头降低AI生成代码的质量风险；
探索协同，永不止步
05
探索多AI协同模式，通过不同工具间的能力配合，进一步提升复杂任务的处理效率和交付质量。
