看完吴恩达老师新年展望里，对大型系统中 AI 辅助开发遇到的挑战的陈述，恰好今天在公司领了个活儿，就是这个方向。 公司想把团队做了几年的软件重做一遍，时间只给了两个月，从方案设计到产品开发，因为涉及到软硬件结合和复杂的功能实现，挑战不小。 我也在思考，如果想实现这样的“挑战”，我们要怎么做，首先是常规手段: - 挑选开发和架构能力、配合推动能力强的成员组成精简的特殊产品开发测试小组 - 采用敏

看完吴恩达老师新年展望里，对大型系统中 AI 辅助开发遇到的挑战的陈述，恰好今天在公司领了个活儿，就是这个方向。 公司想把团队做了几年的软件重做一遍，时间只给了两个月，从方案设计到产品开发，因为涉及到软硬件结合和复杂的功能实现，挑战不小。 我也在思考，如果想实现这样的“挑战”，我们要怎么做，首先是常规手段: - 挑选开发和架构能力、配合推动能力强的成员组成精简的特殊产品开发测试小组 - 采用敏捷的开发模式，各个方向的开发紧密合作，降低沟通成本 - 所有流程规则从简，减少干扰打断，提升连续开发效率 - 提高自动化和工具化，测试提前介入单元和自动化测试 - 更清晰明确的架构，架构设计时更多架构伙伴充分论证，高内聚低耦合 除此之外呢，就现有团队能力，想有更大幅度的提升，当然还有一个非常重要的外援 - AI ❗️ 过去团队 AI 主要用在编程环节，这次我想做一个复杂大型工程的 AI 实践，从开发方案、架构设计、新技术理解、产品方案评估、体验设计规范、辅助编程（介入到复杂业务逻辑和设计规范程度）、辅助测试用例编写和自动化测试、服务环境设计和部署等工程的全流程各个环节，都用不同的 AI 工具辅助。 下周一敲定团队成员后正式开动，我打算把这个过程记录沉淀下来，分享到系列文章中，感兴趣的朋友可以先关注下图中的公众号 👇