主持人:吴佼

AI Native 统一规范 &
AI 生产线

深度分享会

从「辅助补全」到「端到端自主交付」
围绕统一规范AI 生产线两大核心支柱的落地实践

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核心支柱
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深度分享
研发提效

前段时间凯哥发了一篇 ATA 文章 ——《超级应用的 AI 原生研发模式探索》, 文章提出了一个核心命题:面对超级应用工程的复杂度,AI 想要从「辅助补全」升级为「端到端自主交付」,需要三根支柱 —— 端云一体基建统一规范AI 生产线

本次分享聚焦 统一规范AI 生产线 两大核心能力的落地实践。

两大核心能力,解决 AI 研发的「写对」和「跑通」

统一规范 —— 让 AI 写得对、写得一致、写出来不会腐化
AI 生产线 —— 让 AI 不只是写代码,而是能跑通整条研发流水线

分享日程

📐 Part 1 — AI Native 统一规范:让 AI 写得对、写得一致、写出来不会腐化
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AI Native 统一规范
AI 生成代码速度很快,但当多个 Agent 同时工作时,架构风格、代码质量参差不齐,系统会迅速腐化。统一规范解决的核心问题:让 AI 写得对、写得一致、写出来不会腐化。
李猛超
AI Native 统一规范设计与实践
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AI Code Review
规范定义了「怎么写」,但写完之后怎么保证质量?通过 AI 自动化审查来守住代码质量这条生命线。
杨志鹏(钧羡)
AI Code Review 落地实践
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规范 + Code Review 解决了「写得对」,接下来看怎么「跑通」
🏭 Part 2 — AI 生产线:让 AI 不只是写代码,而是能跑通整条研发流水线
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研发平台 Agent 化
建迭代、集成、构建、发布——这些散落在各个内部研发平台上,AI 根本碰不到。研发平台 Agent 化的整体设计思路和技术架构。
邓璇
研发平台 Agent 化整体设计
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分享 04
基于 Agent 化能力实现 AI 生产线
理论有了,那实际怎么用起来?基于 Agent 化能力实现 AI 生产线的具体使用方法和典型场景演示。
邹涛
AI 生产线使用方法与场景演示
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分享 05
AITOM 应用分享:让 Agent 真正懂业务
Agent 怎么才能真正理解业务?通过知识图谱和业务建模,让 AI 不仅能干活,还能干对活。
张成明
AITOM 应用实践
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核心回顾

📐

统一规范

让 AI 写代码不会让系统腐化。多个 Agent 同时工作时,架构风格、代码质量保持一致。

🔍

AI Code Review

通过 AI 自动化审查守住代码质量生命线,规范落地后自动检验。

🏭

AI 生产线

让 AI 从写代码延伸到跑通整个研发流水线 —— 建迭代、集成、构建、发布,全链路 Agent 化。

🧠

AITOM · 让 Agent 懂业务

通过知识图谱和业务建模,让 AI 不仅能干活,还能干对活。

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