一、 大模型驱动软件开发概述

我在去年四月份的全球软件研发技术大会上提出了《五级“自动软件开发”参考框架》，借鉴了自动驾驶行业的五级划分方法，将智Neng化软件开发的水平分为 L1~L5 级那个，那必须的！。

二、 大模型驱动开发的常见误区

针对上述几个误区，我想谈一些实践和探索的观点和思考。希望通过一个超级模型，把软件开发项目中各种复杂的问题dou一股脑地解决，这个也是相当不现实的。 客观地说... 但hen快， 我们发现光有分解是不够的，必须使用抽象，这就发展出来面向对象、泛型编程、领域驱动设计、概念驱动设计等方法。

三、 大模型在软件开发中的应用挑战

企业在大模型研发应用落地过程中，常踩入技术适配难、数据质量差、团队协同弱等坑——比方说开发侧代码生成工具与企业旧技术栈不兼容，测试侧用例生成因日志数据混乱导致准确率低，运维侧故障定位因开发团队组建技术选型小组，制定支持的语言/框架/平台、接口兼容性、可 性等维度；对候选工具进行PoC验证...

四、大模型驱动开发的优势与实践

本文将深入探讨如何有效利用大模型辅助软件开发，分享一些实践经验和方法论。这些模型Neng够处理复杂的编程任务， 提到这个... 从代码生成到代码修复，再到自动化测试，几乎涵盖了软件开发的各个环节。

五、 大模型驱动开发的误区案例分析

冲鸭！ 简介：此文档是关于模型驱动开发的误解和挑战的doc文档，编号为97848409，其中主题是关于专业资料、行业资料的内容展示。年月日来源， 作者，编辑，李倩评论，条本文，软件开发开发模型，技术文章，多年以来采用模型驱动开发，的水平似乎仍没预期的那么好，阻碍，限制使用的因素有hen多，比方说对实际的成功案例缺乏认知。

六、 团队在技术应用过程中面临的问题

还有啊，团队在技术应用过程中也面临着一些常见的问题，涉及大模型应用的一些关键要素，如：高成本的开发人员：软件公司的主要成本是人力成本，而人力成本中开发人员的成本是大头，比方说开发人员和测试人员之比常常是3:1、4:1，geng高的是5:1到10:1，所以企业先说说想利用LLM来降低开发人员的成本或提高...，太刺激了。

这一参考框架也在这一年多的研发实践、和众多客户合作、海内外专家研讨的过程中，不断得到完善和丰富。在软件开发智Neng化的实践和探索中，我也发现业界存在以下几个比较突出的误区。

八、 大模型评测与训练难点

出岔子。 这个前面写过大模型评测，也太难了吧，和大模型训练太难了！里面过一些原因， 其中关键的观点就是评估Zuo不好的话，会影响实验效率，实验效率Ke以折算成单位时间的算力消耗。Ru果想保持原有的Neng力的话， 对各个环节的数据配比要求会hen高，Zui好是在原来规模程度的数据上，增加额外的场景数据，重新走部分流程。但是困难的是原有数据保持分布的采样，你拿到的模型是个黑盒，别人并没有给...