阿里云:2025年阿里云AI輔助編碼探索與實踐報告(29頁).pdf

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阿里云:2025年阿里云AI輔助編碼探索與實踐報告(29頁).pdf

1、阿里云AI輔助編碼探索與實踐從智能編碼助手到AI程序員阿里云過去一年 AI 輔助編程工具的發展AI 輔助編程工具爆發式增長,呈百家爭鳴態GitHub CopilotTabnineAmazon QCodeiumCursorCody AITONGYI LingmaComateDevinMarsCodeCodeGeexGenieRaccoonBableAI 輔助編程在 Gartner 報告中處于期望頂峰阿里云大模型對軟件領域的深遠影響編程事務性工作的替代研發人員重復性工作,簡單工作,溝通的工作特別多,浪費時間。1個體 效率研發管理流程化,缺乏靈活性,組織容易產生效率豎井,響應能力弱。2協作 效率知識

2、傳遞模式的改變代碼補全模型研發問答模型企業專屬模型模型訓練SFT基礎模型能力LLM 智能大腦知識梳理實時增強任務協同架構設計代碼編寫軟件測試問題排查軟件發布日常運維知識查詢企業一線開發者智能編碼智能評審智能項管平臺工程智能問答AutoDev個人助理智能洞察智能研發工具自定義 PromptRAG 檢索增強Agent 平臺確定優化目標梳理資產數據清洗安全隱私阿里云工具太多,選擇困難癥企業個性化訴求難滿足由于訓練語料的限制,生成的內容往往無法滿足企業的實際業務需求。在企業軟件開發中涉及諸多專業任務,大語言模型并不擅長直接處理這些任務,仍需依賴專門的工具。缺少持續演進的路徑技術迭代更新快,當前的技術投

3、資是否能夠帶來持續的收益,而不是反復投資,重復建設。同時,企業在工具體系建設的過程中,場景很多,面臨優先級的選擇問題。企業在落地研發智能化所面臨的困難與挑戰AI 輔助編程的工具有很多,各個廠商都有其各自宣傳的點和競爭力。由于企業缺少領域Know-How,面對這些工具,難于根據企業的特點,做出正確的選擇。阿里云企業研發智能化落地的“黃金三角”開發者喜愛的 AI 助手符合企業的 個性化能力智能化工具的 建設路徑企業 研發智能化阿里云企業研發智能化落地的“黃金三角”開發者喜愛的 AI 助手符合企業的 個性化能力智能化工具的 建設路徑企業 研發智能化阿里云通義靈碼受到廣泛開發者的喜愛通義靈碼的插件下載

4、量超過 1000 萬為開發者編寫超過 10 億行代碼202408202407202311202312202401202402202403202404202405202406202408202407202311202312202401202402202403202404202405202406數據來源:VS Code、JetBrains 插件市場下載量數據阿里云人工智能帶來的新的人機協同模式Developer&CopilotDeveloper&AgentDeveloper&Multi-Agent人類AI人類AI人類AI人類完成絕大部分工作人類和 AI 協作工作AI 完成絕大部分工作階段一階段二階

5、段三人效提升 10%15%人效提升 15%50%人效提升 50%80%給出有效建議給出經驗證的代碼給出完整交付物通義靈碼 1.0通義靈碼 2.0通義靈碼 下階段阿里云通義靈碼,你的智能編碼助手IDE 客戶端編碼智能輔助行級、函數級自動續寫研發智能問答異常報錯排查預置代碼指令企業知識庫問答Terminal 問答AI 程序員工程級編碼任務圖片多模態問答單元測試批量生成缺陷一鍵修復多文件批量變更代碼智能審查企業級管理和個性化賬號集成和授權管理企業知識管理企業自定義擴展專用網絡和推理集群沉浸式編碼全工程環境感知生成粒度控制貼合開發者習慣毫秒級生成速度國內唯一入選 Gartner AI 代碼助手魔力象限

6、挑戰者象限Gartner入選 2024 世界人工智能大會 最高榮譽鎮館之寶WAIC首批通過信通院 智能化軟件工程技術和應用要求CAICT阿里云多種場景下表現突出,又快又準,全語言平均采納率超過30%阿里云企業研發智能化落地的“黃金三角”開發者喜愛的 AI 助手符合企業的 個性化能力智能化工具的 建設路徑企業 研發智能化阿里云問題回復LLM知識+問題回復LLM*知識LLM+檢索增強生成模型微調場景檢索增強生成模型微調數據類型動態靜態數據規模小大成本低高延時大小時效性好差解決企業私域化數據個性化的方法:檢索增強生成和模型微調各維度對比阿里云本地服務代碼分析會話管理上下文感知代碼后處理向量檢索執行引

7、擎模型代碼補全模型專項任務模型研發問答模型IDE 客戶端知識庫管理服務模型推理服務功能場景研發問答檢索增強向量服務代碼補全檢索增強相似邏輯生成自研框架生成規范代碼生成API調用代碼生成功能場景研發文檔問答API文檔生成代碼研發規范優化代碼根據樣例生成代碼文 件 服 務API 調用代碼生成代碼/文檔向量化結構化解析數據分塊問題理解整理回答初步召回二輪召回重排大語言模型Embedding 模型檢索引擎向量存儲服務端提示詞工程模型路由檢索增強知識管理擴展管理安全審計企業級檢索增強:解決個性化問題阿里云前端自研組件場景前端自研組件場景 采納率提升 8%使用規范的組件庫和樣例,讓生成的 代碼更加符合預期

8、,提升采納和質量企業級檢索增強,又準又規范企業知識問答查詢場景后端注釋生成代碼場景阿里云后端注釋生成代碼場景企業級檢索增強,又準又規范后端注釋生成代碼場景 召回率 0.91沉淀通用邏輯和常用工具、算法使用 樣例,讓編寫效率更高,軟件復用更高前端自研組件場景企業知識問答查詢場景阿里云企業級檢索增強,又準又規范前端自研組件場景企業知識問答查詢場景 召回率 0.918建立企業、團隊知識庫,提升知識 查詢、API 查詢、問題解決效率后端注釋生成代碼場景阿里云/擴展指令#擴展上下文擴展智能體/api gen自定義指令/command提示詞封裝模型服務內部系統/name expert/#diff#issu

9、es#自定義上下文/command提示詞封裝模型服務內部系統#context組合agentPlan模型服務#context/command內部工具code reviewersql optimizer自定義擴展:解決代碼助手能力寬度問題#files#DB阿里云DAO 模塊代碼自動生成API 開發文檔自動生成輔助命名,注釋翻譯DAO 模塊代碼自動生成自動讀取數據庫表結構,遵循 MyBatis 框架編寫 XML、Mapper、DAO、PO 等代碼文件團隊自定義規范代碼檢查從工具到方案,又全又實用阿里云輔助命名,注釋翻譯輔助命名,注釋翻譯結合功能注釋按照固定規范對類、方法、變量進行命名。對英文注釋進行

10、 翻譯,輔助閱讀代碼DAO 模塊代碼自動生成API 開發文檔自動生成團隊自定義規范代碼檢查從工具到方案,又全又實用阿里云API 開發文檔自動生成團隊自定義規范代碼檢查API 開發文檔自動生成按照接口定義以及固定規范,自動生成接口描述文檔以及示例代碼,輔助開發者編寫相關文檔輔助命名,注釋翻譯DAO 模塊代碼自動生成從工具到方案,又全又實用阿里云團隊自定義規范代碼檢查團隊自定義規范代碼檢查按照團隊自定義規范進行代碼變更檢查,提前發現潛在安全、缺陷風險,提升代碼可讀性API 開發文檔自動生成輔助命名,注釋翻譯DAO 模塊代碼自動生成從工具到方案,又全又實用阿里云企業研發智能化落地的“黃金三角”開發者

11、喜愛的 AI 助手符合企業的 個性化能力智能化工具的 建設路徑企業 研發智能化阿里云全面覆蓋各類場景,企業智能化研發升級任務功能SDLC軟件工程任務檢索工作提醒日報周報需求梳理代碼重構代碼框架生成批量變更生成代碼續寫環境問題排查錯誤碼分析接口異常分析構建錯誤排查根據接口生成測試生成測試數據測試報告生成規范單元測試生成代碼優化建議風險漏洞提醒代碼評審小結編碼規范建議代碼可視化生成CR 信息生成代碼風險識別API 文檔生成需求協作代碼生成異常排查測試輔助代碼評審文檔輔助可自定義的指令,可擴展的上下文,可集成的工具一切皆代碼,一切皆模型從面向命令,面向聲明,再到面向意圖阿里云提升企業軟件質量:通過強

12、大的模型訓練能力,在單元測試智能生成領域保持領先優化 策略生成數量控制規范性風格統一單元測試框架支持運行/編譯失敗信息收集執行編譯和運行自主學習工程檢索能力微調訓練優化UnitTest Agent生成單元測試編譯構建和運行搜索工程信息自主修復報告生成用例采納放入工程 隱藏目錄內收集編譯或 運行信息收集編譯運行 失敗相關源碼定義模型推理 嘗試多輪修復提供編譯運行 覆蓋率等信息根據報告結果 手動/自動采納研 發 流 程 中 觸 發編 碼 助 手 中 觸 發代碼評審階段持續集成階段代碼編寫階段阿里云阿里云內部一線開發者聲音根據問卷調研結果顯示,其中常編碼及單元測試幫助常:常編碼(前后端):65.98

13、%的戶表示,在常編碼過程中,通義靈碼的輔助功能極地提了他們的作效率。AI輔助的代碼建議和動補全功能,使得開發者能夠快速完成前端構建、處理事件邏輯、后端業務邏輯等,顯著提升編碼效率。編寫測試場景:49%的戶反饋,在編寫測試例時,通義靈碼能夠提供有效的持。尤其是在單元測試場景,通義靈碼能夠幫助成單測及例,并確保較的編譯通過率和運率。這功能對于確保代碼質量和提測試覆蓋率起到了關重要的作,幫助開發者在早期階段發現并修正潛在的問題。開發者感受幫助較的場景常編碼編寫測試學習新具、語、框架或API代碼問題修改和重構代碼讀和評審學習如何編碼環境準備和程初始化常運維、部署相關問題處理其他0%18%35%53%7

14、0%4%10%11%23%21%24%29%49%64%“整體體驗還不錯,代碼補全、代碼成、注釋成都很便。尤其是單元測試動成,蠻不錯的。另外,靈碼的問答的結果,感覺不錯,前基本都在靈碼上問技術問題?!焙蠖碎_發“在 Java 編碼場景效果還不錯,前已經是作為常研發過程的編碼伴侶?!焙蠖碎_發“我通義靈碼對代碼進重構,將代碼中的 moment 替換為 dayjs,這個過程不僅涉及簡單的字符串替換,還需要確保所有的時間期操作都能正確地遷移到 dayjs 中。如果去做,概1-2天,但是有了靈碼半天就能完成?!鼻岸碎_發“有了靈碼,提了前端和外包同學的開發效率,很多不常的概念IoC、Container、DI

15、等,都可以快速問靈碼,縮短了新、外包和新加項同學的學習曲線?!鼻岸碎_發“我是個后端開發,沒有前端開發經驗,特來體驗在這種情況下能否借助通義靈碼實現簡單的,標是成個簡單的測試反應的前端游戲。對于我這個不會前端的同學來說整體效果還是不錯的,在很短的時間內實現了這樣的個,基本滿了我所提出的需求?!焙蠖碎_發阿里云通義靈碼 2.0 AI 程序員阿里云AI編碼能力從片段級到多文件級代碼助手的能力已經從單文件簡單的片段級別注釋生成、單測生成、代碼優化等,進化到多文件級別的編碼任務,例如需求實現、批量測試用例生成、多文件代碼評審、批量代碼重構、三方依賴升級等。編碼智能體最新的編碼智能體技術,讓編碼能力擴展到工

16、程級復雜任務端到端的完成一個完整編碼任務開發者只需要輸入準確的需求和上下文,AI可自主完成從需求理解、任務規劃、代碼生成、DIFF生成全過程。開發者無需從零開始編碼,而是基于AI生成結果完成任務。更多的復雜步驟實現自動化AI可以進一步實現上下文自動感知、編程工具自動使用、自動功能驗證、自我反思迭代等自動化能力,進一步釋放開發者的生產力。成為可以信任的編程伙伴隨著模型能力、Agent能力的成熟,開發者可以更加信任AI,并傾向于盡可能多的編碼任務交給AI完成。我們稱之為信任拐點,此時已經到來。AI更加擬人,從一個輔助生成功能,變成了可以交流溝通的編程伙伴。阿里云通義靈碼 AI 程序員 打造對話式協同編程新模式需求理解任務拆解編碼實現驗證和修正代碼變更文件輸入需求確認計劃代碼審查與采納場景二:測試生成針對整庫或者單文件進行單元測試批量生成,并具備運行錯誤自動修復以及測試報告生成能力??梢源蠓档烷_發者編寫單元測試用例的成本。場景三:缺陷修復自主進行缺陷分析、制定修復計劃,開發者只需一鍵確認,即可快速完成缺陷修復代碼和代碼提交,幫助開發者高效修復缺陷,輕松解決繁雜的修復任務。場景一:需求實現自然語言描述需求,AI 程序員即可開始實現。從需求理解、拆解開發任務,到編碼實現、自主測試和修復等,端到端實現需求。阿里云掃碼了解 通義靈碼更多動態謝謝

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