我要投稿
微信搜一搜，关注“飞哥数智谈”
AI协同研发远不止使用编辑器，而是整个研发流程的重构与升级。 核心内容： 1. AI工具在传统研发流程中的局限性 2. 实现真正AI协同研发的三大关键：结构化知识、流程适配、文化氛围 3. 团队如何探索适合自身的AI协同范式
最近和朋友聊天，发现几乎所有团队都在使用 AI 编辑器，Cursor、Windsurf、Augment、Trae、通义灵码等等，都在讲自己已经开始 AI 协同研发了。
但仅仅一个 AI 编辑器的使用就能叫做 AI 协同研发吗？我感觉，这只能算是开始，甚至只是起点的一小步。
真正的 AI 协同研发应该是整个研发流程和协同模式的重构与升级。
瀑布模式是研发流程的经典模式，分析、设计、开发、测试、发布，每个环节现在都有大量的 AI 工具可用，但任一节点的 AI 提效，在流程的层层分摊下，都不那么明显。
甚至，强角色分工的研发流程，甚至会反制 AI 的能力发挥，就如同马车换上发动机，却未修建马路，颠簸的路面只会让马车更快散架。
AI 协同研发，在我看来应该是从上到下，从一线到管理的一次全员的重塑，是一场技术、规范、流程、文化的全新升级。
不是让每个人学会 AI 算法，掌握 AI 训练，而是对 AI 能够做什么，做到什么程度有一个直观的认知，同时对 AI 在回答偏好上有所预期，就像我们非常了解什么事情找哪位同事最合适。
AI 能力很强，但这些强是通用的、泛化的，只有经过团队自身的知识上下文，才能将 AI 引导到我们的业务场景中，才能生成我们所需的产物。
而良好的上下文，需要我们构建结构化的知识体系，比如Markdown需求文档、比如OpenAPI接口文档、比如表格缺陷管理等等。
现阶段，所有范式都尚未大面积验证，因此不应该是固化的流程，而是最适配团队的流程。
比如，我们可以尝试：
等等。
大家要从心里认可 AI协同研发 这件事，愿意投入时间学习、摸索新模式，愿意共担初期的试错成本。
同时，团队要有良好的分享氛围，大家愿意持续交流各种 AI 使用技巧、提示词模板、成功/失败的经验。
AI 协同研发不是一件一蹴而就的事，需要大家一起迭代、升级、进化，只有这样，才能找到适合自己的范式。
今天聊了聊我在 AI 协同研发方面的一些思考和实践经验，希望大家都能探索出最适合自己的协同范式，让人与 AI 真正实现 1+1>2 的效果。
53AI，企业落地大模型首选服务商
产品：场景落地咨询+大模型应用平台+行业解决方案
承诺：免费场景POC验证，效果验证后签署服务协议。零风险落地应用大模型，已交付160+中大型企业
2025-06-30
Midscene模型选型策略与原理深度解析
2025-06-30
从输入指令到代码落地：Cline AI 源码浅析
2025-06-30
AI Agent赋能自智网络技术探析与实践
2025-06-30
【Agent专题】Agent应用篇：全网最强Agent应用横评！下一代AI超级助手，到底谁最能打？
2025-06-30
现在做原生AI产品，产品经理会面临至少下面5个问题
2025-06-30
本地模型接入本地MCP实践！保姆教程来了
2025-06-30
解密可落地的企业AI Agent：其完整技术架构如何实现业务闭环？
2025-06-30
Qwen 与 DeepSeek 的对比
2025-05-29
2025-04-11
2025-04-12
2025-04-06
2025-04-29
2025-04-12
2025-04-29
2025-04-17
2025-05-07
2025-04-15
2025-06-30
2025-06-30
2025-06-27
2025-06-26
2025-06-26
2025-06-25
2025-06-25
2025-06-24
回到顶部
粤ICP备17114055号