随着 AI 技术的不断发展，AI大模型正在重塑软件开发流程，从代码自动生成到智能测试，未来，AI 大模型将会对软件开发者、企业，以及整个产业链都产生深远的影响。欢迎探讨 AI 是如何重塑软件开发的各个环节以及带来的新的流程和模式变化，并展望未来的发展趋势~

流程与模式

在AI产于的软件开发过程中，对软件开发流程、代码生成工具、软件调试和bug修复等都会带来新的影响。

软件开发流程

在传统的软件开发过程中，最典型的就是瀑布式开发与敏捷开发，这两者走到了标准与灵活的两个极端，在这两者之中还有迭代开发、增量开发、螺旋开发等。但在具体的软件项目开发过程中，很少完全按照其中的某一种去实施，一般都会动态结合各种模式的优点来优化项目开发过程。

而在AI参与的过程中，以当前的情况来看，软件的开发流程在具体的项目上可能会有新的适配，尤其是在可快速调整的UI、文档等内容上，这些内容甚至都可以基于提示词自动产出。

代码生成工具

在传统方式中，代码生成工具主要集中在一些复用度高的组件上，比如数据模型转代码的的ORM组件、前端的JS组件等。

但在AI助力之后，代码生成的范围更大，甚至能够深入到业务领域层面，提前构建好框架代码，乃至于更进一步，填充部分基础的业务逻辑。从这点上看，对于简单的工程项目来说，AI的代码生成会提速更大。

软件调试与bug修复

软件调试与bug修复是当前AI参与度最高的软件开发过程，AI工具帮助生成单元测试能够快速验证程序的基本功能正确性，AI工具可以帮助分析代码逻辑和潜在风险，以及在bug出现时，AI工具可以帮助定位bug、给出参考建议，这一步将极大的提升研发效率。

优势、挑战及应对策略

在软件研发中，AI能参与哪些，能参与多少，如何更好的使用AI呢？

优势

以当前的发展来看，AI编程带来的显著优势至少有以下几点：

1、让更多的人成为建设者，构建自己的软件。尤其是对于一些有想法的、没编程功底的人来说。

2、提升现有程序员群体的研发效率。俗话说，三分写七分调，智能补全、bug查找与改进建议等，都将加速提升现有程序员的生产力。

3、扩展现有程序员群体的能力幅度。在专业化分工的时代，前后端、不同语言之前都是有明显鸿沟的，但在AI助力之后，这些鸿沟慢慢的变浅了，可以尝试着跨越体验下了。

挑战

在极大的利好下，也存在着不少挑战：

1、程序语言也是一种思想的表达，同样的需求不同的人员实现的方式也不一样。那么AI如何将这种需求准确的编码出来，并基于一些特定的规范，对于AI训练的语料库、生产的代码质量等都是挑战。

2、如何能够真正的投入到生产中去，尤其是在一些核心的场景。当前看到的绝大多数都是使用AI的部分功能，如代码补全、bug诊断、测试用例生成等；比较完整的代码生产还是在于一些创新性的新应用上，并没有投入到核心生产系统的案例。

3、AI代码的可读性，以及与人的协作度。随着业务的越来越复杂，需要涉及的智力活动越来越多，AI如何增量的迭代，并提供良好的可读性，能够与人一起写作提升。

应对策略

1、根据场景选择，让AI发挥最大价值。比如在概念验证、新场景的生成等，可以大胆的尝试用AI，它可以更加快速的产出，可以尽早的审视产品。

2、不要强AI所难。认识到AI的当前局限性，给它合适的工作。

3、做好把控。人作为产品的最后一道防线，做好把控。