张立理-大模型技术重塑智能研发新范

演讲嘉宾：张立理1研发工具的发展2企业落地经验3开发者实践4总结与展望1第一章节智能化的发展背景与落地诉求随着大模型的快速发展，智能开发领域正在经历由辅助到协同、由补全到生成、由代码到工程的进化由补全到生成体量能力效果职责交互Go Fat：更大规模的代码补全代码续写（Completion）是智能开发工具最典型的能力，在编码过程中辅助用户，通过自动补全的形式提高编码效率。随着大模型的进步，理解能力与代码能力不断提升，当前大模型能够承担的工已不再局限于代码的补全，已经可以完成高质量的、更大规模的代码的生成。Go Fat：更大规模的代码补全在代码编辑区，生成更大的块级、方法级的代码，使得编码效率成倍地提高Go Fat：更大规模的代码补全通常来说，推荐更多行的代码会导致准确率的下降，超过阈值时会反向影响开发效率将产品与模型结合，通过编程现场、用户操作的精确控制，依然可以打造高质量的多行推荐触发时机推理逻辑结束位置检查质量0%10%20%30%40%50%60%70%JavaGoPythonJavaScript41%Be Rich：丰富的生成能力代码调优等能力可以有效帮助开发者提升代码质量，使重构变得简单轻松Be Rich：丰富的生成能力代码调优等能力可以有效帮助开发者提升代码质量，使重构变得简单轻松Be Rich：丰富的生成能力沉淀专家知识，通过函数提取、hook提取、组件提取进行大组件拆分Seek Deep：更深度地了解全库通过调用链等程序专用分析，提升知识深度，加强解释、生成的效果Create By Trust：值得信赖的工作在代码Debug的场景，模型具备比人更丰富的知识，配合一步到位的代码修改、采纳，开发者可以将错误修复交给模型交信任其修复结果At Your Hand：更贴合现场的交互利用Inline Chat等形式，开发者可以保持聚焦在代码编辑区的同时，使用丰富的对话、生成能力2第二章节在企业中踏实落地开发智能化由于模型对代码场景的特殊优化、开发者更容易接受先进理念、开发效率可量化等原因，智能开发是大模型实际落地最容易出结果的场景感知存在效果信心感知存在：融合Devops必经链路对一个新事物的接受程序是在不断地接触之下提高的，不要害怕将能力展现在开发者面前Devops相关的平台是开发者从需求到发布必经之路，在他的工作上必不可少，因此也是很好地呈现能力的空间需求编写