1、超越代码AI 时代的软件交付加速指南01大多数代码由 AI 生成。开发者专注于创造性和战略性思考。开发者主要解决需要抽象思维的复杂难题。他们将投入更多时间来提升用户体验，致力于打造简单又好用的软件。开发者还需要不断改进 AI 系统，使其更公平、透明，甚至更安全。马上开启 AI 旅程，助力开发者进行创新、开展协作并提升效率。下面介绍如何实现。来到 2030 年。0203目录为顺利集成做好准备07?评估组织的准备状态09?从影响较大的方面着手10?让流水线做好扩大规模的准备11?从小规模测试项目开始12充分利用您最宝贵的资产-开发者14?通过有效的变更管理轻松完成过渡16?采用敏捷实践和 DevO

2、ps 实践17?推动持续教育和培训18衡量、改进、重复。21?追踪开发者效率22?监控代码准确率23?定期审查安全性2504欢迎来到软件开发的新时代。如今，生成式 AI 赋能的工具正在帮助开发者减少无谓的重复劳动，提升效率，进而改善客户体验并推动创新。IDC 预测，到 2027 年，AI 将能够自动生成代码，满足 80%新型数字解决方案的功能性业务需求。1重复劳动是实现高效软件交付的重大障碍。尤其是在生成式 AI 兴起的背景下，安全性、法规遵从和访问管理的需求只会不断增加。如果开发者深陷手动、重复且可自动化的任务中，则无法为您的业务创造持久的价值。简介05如果系统在正常运行时需要人工干预，则表

3、明系统有 bug。随着系统越来越强大，有关系统是否正常运行的标准也会不断提高。”Carla Geisser，Google 站点可靠性工程“06AI 编码助理是减轻软件团队内部重复劳动的强大工具。但是，要将这个工具整合到现有团队和流程中，需要采取深思熟虑的策略，才能为您和团队创造最大价值。要成功采取这种新的工作方式，需要开发者接受培训，并采用全新的效果衡量方法。我们将通过 10 个可行的步骤，向您展示如何在构建现代应用时利用生成式 AI。不妨现在就行动起来，因为您的竞争对手早已蓄势待发。为顺利集成做好准备07生成式 AI 已经开始为开发者提供助力，比如生成代码、实现部署自动化，以及优化开发流程。

4、但是，就像任何新工具一样，对于如何充分利用生成式 AI 来安全高效地加速软件交付，许多开发者仍充满疑问。然而，这正是您的采用策略可以真正发挥作用的地方。从一开始就让组织找到正确的方向，充分发挥 AI 助理的优势。17%全球有 17%的组织已经引入生成式 AI 增强的应用138%有 38%的组织正在对生成式 AI 进行大力投资10809评估组织的准备状态。1首先，使用 DevOps 研究和评估(DORA)等方法了解软件交付流程的现状。2 这个框架可帮助您衡量软件交付绩效，找到最值得改进的方面，并确定您是否已做好采用 AI 的准备。以下 4 个步骤可助您确保在开发工作流中充分发挥生成式 AI 的作

5、用。使用 DORA 快速评估，一分钟即可衡量团队的软件交付绩效。在 DORA 功能目录中探索加快软件交付和提高整体组织绩效的实践方法。10从影响较大的方面着手。2思考在哪个方面率先使用 AI 助理进行软件开发时，优先考虑可立竿见影并产生较大影响的业务领域。AI 编码助理的三大应用场景如下：151%41%40%生成单元测试用例生成代码代码自动补全让您的流水线做好扩大规模的准备。3AI 赋能的工具预计将大幅加快代码生成速度，因此，有必要确保您的 CI/CD 流水线能够应对增加的产出。性能测试有助于发现流水线中的瓶颈，确保工具的可伸缩性。同时，监控和调整资源使用情况也有助于确保数据流量的顺畅运行。1

6、112从小规模测试项目开始。4小规模测试项目可帮助您在受控环境中试验 AI 工具、收集反馈，并在全面部署前做出必要调整。以下是确保小规模测试成功的一些建议。组建多元化团队。小规模测试团队应该由具有不同资历的成员、来自不同职能部门的代表以及采用多种技术栈的人员共同组成，它就像一个代表小组，能够代表整个开发组织。建立关键指标。这些指标应与您为 AI 编码助理建立的目标一致，要覆盖整个开发生命周期，例如：工作效率、代码质量、开发者体验以及业务影响力。持续监控效果。AI 工具为开发流程带来的改进可帮助您迭代优化，并将经验应用到未来的集成中。13Turing 在小规模测试取得成功的基础上扩大了使用规模。