CLI Coding Agent 在快手的规模化落地实践-谢仁洪.pdf

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1、03.21BJ!默浔勋惺AI AGENT FRAMEWORKBJ!悉熹扌苞AI POWERED PRODUCTIONBJ!悉熹致場AI POWERED TESTINGAI CODING榫濡省襄APPTECHNOLOGY鉀椤按病ONE-PERSON COMPANY笛惟病鶩INNOVATIVEEXPERIENCECLI Coding Agent 在快的规模化落地实践主会场演讲嘉宾谢仁洪快前端技术专家背景1CLI Coding Agent 落地实践2未来规划3背景1AI 正在重塑开发范式AI 协作关系的转换,从机协同到“主”编程辅助式(Copilot)产品形式Tab Tab Tab、Ask Mode

2、交互形式在合适的时机推荐代码 或直接插件代码把 Chat 带到 IDE协助式类为主、AI 辅助AI:成:询问、采纳委托式(Task)产品形式CLI/Web/Mobile交互形式类提出需求、AI 主完成任务 类需要监督和验收协助式AI 为主、类监督、验收AI:主开发:监督协同式(Agent)产品形式Agent Mode交互形式类提出需求、AI 主动探索 深度分解任务给 AI、进修改、调整确认协助式AI 与结对编程(Vibe Coding)AI:执:需求确认AI 正在重塑研发范式转移从传统链路到 AI 原开发、开发者以发了较转换沟通与需求理解传统研发链路设计与架构编码与实现少量时间系统设计部分时间

3、量时间、耗时最编写(核产出)AI 原开发链路设计与架构编码与实现意图定义与规范设计量时间(核产出)案审查部分时间少量时间AI 编写&监督验收和 AI 协助与协助认知与转换产者设计者执者“指挥家”交付:代码交付:任务从单打独到“Team Leader”快研发范式演进那在快内部研发效能以提出了快的“AI 研发范式”“需求 AI 研发成熟度”L1 L2 L3 不同等级对应不同开发范式快 AI Coding 具那在快内部以积极拥抱 AI Coding 研发了的 AI Coding 具AI 原代码编辑器，解锁限创造AI IDE新代智能化开发体验，让每个想法和任务都出。通过计划驱动的开发模式升级，把复杂捋

4、清楚，实现机深度协作开发IDE 插件码随动，更懂快代码缝集成 VS Code、JetBrains 全家桶、Android Studio、Xcode 等主流编程具，度贴合户既有研发习惯CLI终端运,缝适任意开发环境直接在终端中运的编码智能体，通过然语交互，持从简单的件操作到复杂的作流程的动化处理，实现效率的极致提升快内部的终端代码智能体(类似社区的 Claude Code)。可以使它来成代码、修复bug、代码审查、添加测试等等。可以在交互模式或头模式下运它。最佳实践 快速迭代，紧跟社区 AI Coding 最新的最佳实践。Spec Driven、Plan、D2C 等 Part 01轻量可扩展 基

5、于 Neovate 可扩展的架构、持插件、技能、指令等做多种扩展形式 Part 02灵活性与可控性 提供 Headless 模式、持 SDK、流线插件等提供与具灵活组合，解决度定制化的问题、缝与 DevOps 融合 Part 03快态集成 内置 Kat Coder、Claude Sonnet、Gemini 等多种模型持、内置持 Kdev、Docs、Team、Kim、灵笺 等快内部具 Part 04Codeflicker CLI 是什么？讲完家可能没有体感我们来看视频Codeflicker CLI 是什么？Codeflicker CLI 建设现状现状AI 驱动研发体系 现状架构概览L1L2L3L

6、2 主导、少量 L1/L3核能向 AI 友好的程体系知识体系具体系数据体系设计稿转代码(D2C)架构治理插件系统指令内置最佳实践计划模式Spec 模式代码审查可扩展体系插件市场技能MCP使式CLI TUIHeadless 模式Halo 流线插件Node SDK企业内部集成ACP知识库集成Kdev MR(代码)Team 任务系统Docs 内部档Kim(聊天具)基础能Subagent技能动压缩对话恢复态指令、技能、插件市场Ops(志追踪、查询.)应市场(垂类 Agent)数据盘(为、消耗、库)CLI Coding Agent 落地实践2CLI Coding Agent 落地实践 企业级研发特点从海