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96SEO 2026-06-14 15:56 0
虹软科技董秘:尊敬的投资者,您好!现今 AI 技术与 AI 大模型发展飞速,公司也在积极鼓励研发人员试用新的 AI 工具与技术。但目前,AI 大模型对于通用应用软件、逻辑性较强的程序帮助geng为明显,对于我司这种追求极致性Neng、功耗和平台优化Neng力的端侧算法技术,替代难度高。核心原因主要有三个方面:第一,端侧算法工程优化大量涉及汇编、底层库和平台细节,而 AI Coding 生成代码可Nenghen长但不可控;第二,端侧算法可规则化部分不一定需要大模型,不可规则化算法又需要专业人员对数学和边界条件把关;第三,端侧算法要面对不同平台、不同芯片和统一功Neng自动执行,AI Coding 没有办法在...
我见过一些团队让模型直接读整个仓库，效果也有，但远没有把关键上下文结构化后喂进去稳定。仓库太大，噪音太多，历史包袱太重，模型容易抓到表层模式，抓不到真正的组织原则。
这层经常被忽略，但对减少反复重构hen有用。
管理普通工程师时我们Ke以默认一些东西。比如他知道哪些代码是线上关键路径，知道哪些依赖Zui好别碰，知道改了认证模块要补审计日志，知道某个老接口kan着丑但背后绑着三个大客户。AI 不知道。你不告诉它，它就会按通用Zui优解去写，而Zui优解在具体业务里是对是错只有老天知道。
因为 AI 的主要问题，不是不会写，而是不知道你们为什么这么写。
带队与管AI Coding这个比喻当时挺贴切。你得把需求拆细，边界讲清楚，时不时纠偏，还要预防它一本正经地写错东西。后来模型Neng力明显上来了这个比喻就开始不准了。今天你Ru果还把 AI 当成一个只会补全样板代码的低阶助手，动作大概率会变形。它在hen多局部任务上，Yi经geng像一个执行力hen强、知识面hen宽、但稳定性hen一般的高级工程师。它写得快，覆盖面大，愿意 小时连轴转，Zui大的问题不在勤奋，而在可信度。
hen多人讨论 AI Coding，喜欢把焦点放在模型Neng力。我geng关心人的变化，因为组织问题Zui后dou落在人身上。
Ke以尝试kan以下的四种变化：
说实话，为什么百度不收录某些网站内容呢？主要是因为内容质量、网站结构、geng新频率等多种因素导致的。
所以我geng建议把架构约束显式化，直接写成Ke以复用的项目规则。比如：
以前hen多 TL 的权威来自个人技术深度和关键路径救火Neng力。以后这些Neng力仍然重要，但不够了。你还得会设计一套让普通工程师借助 AI 也Neng稳定产出的机制。这里的核心不是「你自己会不会用Zui强 prompt」，而是你Neng不Neng把团队知识沉淀成规则、把高风险任务识别出来、把评审和发布机制改造到位。
控制颗粒度你Ru果深入一线，参与每个细节，Neng获得越强控制感，但你会被细节拖死。今天盯需求，明天盯设计，后天盯代码，发布前再把链路捋一遍，管理者Zui后会退化成一个高配版救火队长。你Ru果完全不深入，只盯结果和报表，也会出事。周报hen好kan，效率数字hen漂亮，线上指标暂时平稳，但你心里知道，hen多东西Yi经不在掌控中。
AI 进来后团队里的Neng力结构会发生变化，而且变化挺残酷。
我其实不太在乎代码是不是 AI 写的，我在乎的是它上线前有没有经过足够严肃的验证。hen多团队的问题不在生成，而在合入。只要生成速度暴涨，原来还Neng勉强工作的验收机制就会失效。
其核心在于「kan哪些信息」。
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vibe coding与上下文工程的重要性Vibe coding 考验的是品味、判断力和系统思维,而非编码技巧。.2732:coding
vibe coding面临的挑战与应对策略
Vibe coding
vibe coding是一种强调编码风格和系统思维的开发方式，它geng关注代码的可读性和系统的整体架构。这种方式显得尤为重要。因为AI生成的代码可Nengkan起来工整，但缺乏人类开发者对业务的深刻理解和对系统的整体把握。
AI Coding 带来的变革 . . . . . . . . . . . 继续输出以下内容直到达到3000字 直接输出正文，不需要其他任何说明， 不是结束 继续 AI Coding 带来的变革...
直接省略中间过程
...
咱就是说你别管 AI 怎么想，先管它怎么Zuo。
有些改动本身没那么复杂，但验证hen贵，这种也要慎重。
哲学三问中，你是谁是第一个问题。
这意味着，我们不Neng用管理普通工程师的方式去管理 AI，也不Neng用使用工具的方式去使用 AI。
这些动作不Neng说完全没用，但经常抓错重点。标记来源本身并不会提高代码质量，TL 审所有 PR hen快就会过载，提交占比kan多了只会诱导团队冲数字，周报复盘往往流于形式。
所以我henkan重 diff 的范围和扩散路径。改动越跨层、越跨模块、越涉及状态一致性，检查级别越高。
Ru果你要求每一段 AI 生成代码dou由资深工程师逐行重写，等于没用上 AI。 Ru果你完全相信模型，把它产出的内容直接并入主干，风险一定会爆。
这层是客观信息，尽量稳定。
hen多错误dou死在这里。
第一类，低风险、可回归、易验证的任务，比如脚本生成、接口样板，Ke以尽量放给 AI。
摩尔线程正式推出AI Coding Plan 智Neng编程服务。。。。
高级工程师的价值不会下降，反而会被重新定义。
这层材料决定了 AI 是在你们的系统里工作，还是在它自己熟悉的抽象世界里工作。
不要先kan代码是谁写的，先kan它改到了哪里。
这一层是Zui值得管的。
工程管理说到底不是追求一种绝对正确的方法，而是控制失误或失控的半径。
先把角色认知摆正。
我们应该明确：
低风险、可回归任务放给 AI；
中风险任务，由人主导；
高风险任务，必须人工实现。
把实现分成三类。
以上。
需求面本质上是控制 AI Coding 的输入，或者说控制给的上下文。
我将这里的分四个控制面：需求面、架构面、实现面、发布面。
我对初中级工程师的要求反而geng高了： 你Ke以用 AI 写，但你必须Neng解释。
发布面我建议至少卡这几件事：
这种状态非常像管理失控的团队。每个人dou在交付结果，但没人真正掌握系统。
简单说以后 TL geng像一个工程系统设计者，而不只是资深开发。
以前新人会从 CRUD 开始，在这些任务里慢慢建立对系统的感知。现在这些活儿 AI douNengZuo，新人容易失去基本功。
只要团队里开始频繁出现一句话——「这是 AI 写的」——责任链就Yi经断了。
你Ru果什么dou亲自盯，会被 AI 的产Neng拖死； 你Ru果什么dou不盯，会出事。。
技术负责人要调整的地方Zui多。
这不是为了给模型kan起来geng专业，是为了减少返工。。
Ru果你带过技术团队，可Neng也遇到过类似局面。。
这层Zui关键。。
hen多团队嘴上也这么说。实际执行时会变样。。。
原因hen简单，。 我们Ke以这样Zuo：
管理上一般讲抓取大放小， ...
千万别学那些“表面流程没变”的Zuo法，那叫自欺欺人。
为什么这样Zuo？因为这样才Neng真正掌握系统。
我们需要这样的改变：
比如：
再比如：
这样的改变，其实是在重新定义高级工程师的Neng力边界。
未来高级工程师不再只是“写得快”，而是要Neng“判断快”。
这种状态其实挺危险，因为大家dou在搬运，而不是理解。
所以我给团队定了一个简单的原则：* “* ”
有时候，有些改动并不复杂，只是验证成本hen高，这样的改动也要慎重考虑是否交给
哲学三问，“你是谁”这个问题hen重要。这决定了你是主动使用还是被带着走。
这意味着，我们不Neng照搬老经验，需要新的方法和视角来kan待这个工具/协作者/执行单元...
这样的动作表面有用，但是经常抓不到点子上....
正确的检查方式应该是...
正确的Zuo法应该是...
简单来说我们需要在保证效率的同时提升判断力。
有两种极端的模式dou是不可取的：一种是事无巨细全盯，这样会导致负责人被细节拖死；另一种则是完全放手，结果导向，这其实是将风险延后到未来某一天到时候代价geng大...
Zui佳实践应该是在两者之间取得平衡，即只抓关键点，把握整体态势...
这个思路暂时有效，因为它将抽象问题具象化为具体操作，让团队形成共识，从而降低执行的成本...
实现层面不适宜全面强控，但是也不Neng放养...
举例来说对于低风险、可回归且易于验证的任务，比如脚本生成，Ke以放心交给去完成；而对于高风险任务，比如计费结算，则必须由经验丰富的工程师亲自实现...
我们需要在效率与安全之间找到平衡点，利用提升生产力的同时确保系统的可控性和稳定性...
要在保持高效交付的同时确保背后的理解和控制力不失控，这才是未来技术团队管理的核心挑战。
以上所有思考dou是基于当前个人对AI Coding的理解，不一定正确，请各位kan官批判着kan。
说白了就是“动手Neng力”门槛下降，“判断Neng力”的门槛反而提高了......
注：以上仅为模拟示例，不代表任何实际观点或建议，具体实施应根据实际情况调整...
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