aiXcoder：构建企业环境下的智能化软件工程新范式

近日，硅心科技（aiXcoder）产品研发负责人黄宁受邀出席CSDN和奇点智能研究院联合主办的“全球C++及系统软件技术大会”，并发表《超越vibe coding，构建以人为主的可靠开发流程》主题演讲，与来自腾讯、阿里、百度等企业的领域专家共同探讨大模型驱动的软件开发现状及未来。

黄宁认为，Vibe Coding模式虽然在特定场景下展现出高效的生成能力，但却难以适配企业级复杂项目开发。AI并非软件开发的“银弹”，需要与软件工程相结合，构建集能力扩展与行为监测于一体的可靠AI研发流程，确保软件交付质量的可控、可预测与高效落地。

图：硅心科技（aiXcoder）产品研发负责人黄宁

企业级应用场景下，AI开发模式的挑战与思考

随着大模型能力提升，“通过自然语言指令让AI生成符合特定风格代码”的Vibe Coding开发模式日渐兴起，其核心特征是将代码细节几乎全部交由AI生成，人仅聚焦需求描述与最终结果。

然而，aiXcoder在工程实践和与企业的交流中发现，Vibe Coding模式直接应用于企业级项目会暴漏出诸多问题：AI生成的代码常忽略企业既有工具函数，擅自增加独立模块，追求“当下问题解决”而不顾后期维护，甚至因缺失安全校验留下漏洞隐患，增加代码评审负担。

深层原因在于，企业级复杂项目往往承载着长期的迭代需求，沉淀了大量隐性规则和多年维护的考量。而AI缺乏人类工程师的“吃亏经验”——无法预判未来需求变化、推演潜在风险，只能给出“局部最优解”，难以满足工程所需的“全局稳定性和未来可扩展性”要求。

图：Vibe Coding在企业级环境“水土不服”的原因分析

aiXcoder“AI+软件工程”实践路径

面对企业级智能化软件开发提效需求，aiXcoder秉承“围绕AI能力范围设计系统、确立开发者为项目最终责任主体、学习与传承软件知识”三大AI软件工程原则，将AI编程能力与软件工程方法论深度融合，形成一套完整的“AI+软件工程”开发范式。

一、拆解复杂任务，定义人与AI能力边界

核心解决思路是纵向分层、横向分离。纵向分层指的是识别并拆分出高复杂任务与低复杂任务——将AI擅长的、劳力集中型的低复杂任务（如文档撰写、测试代码生成、代码调试等）交由模型处理；人类工程师则解放精力，聚焦高层次的结构设计和流程监督。横向分离是指确定人与AI分工后，进一步通过软件工程手段切割任务边界，明确每一步的输入和输出。比如采用简易版Spec模式模拟“需求-设计-实施-落地”流程，或通过工作流编排工具构建多轮审批/循环迭代的复杂流程。

图：aiXcoder拆解软件生产的复杂任务

无论采用哪种方式，目的都是在当前模型能力边界内，将明确目标下的搜索和实现动作交给大模型，最终由人类来控制核心方向和调整策略，实现整体研发效能的提升。

二、构建可验证系统，确保企业级安全标准

构建“工具自动化监测+人工经验评审”的双重保障体系：

底层：通过Sonar等工具进行语法分析、漏洞扫描，记录AI编码行为与变更；

中间层：引入沙盒模拟运行环境，保证系统持久可用，并设置检查点，确保一旦出现破坏性变更时能够快速恢复稳定；

高层：将监测结果转化为健康值指标，供工程师实时监控，使人聚焦更核心的指标设计工作。

图：aiXcoder构建软件开发可验证系统的技术方案

三、提取企业隐知识，为AI提供更多上下文

企业研发体系中，大量项目经验、实践心得、特殊语境下的专有名词等“隐知识”，往往埋藏在工程师的记忆与实践中，未形成书面文档，这构成了大模型的视野盲区。针对这一问题，aiXcoder深度贴合企业业务场景，提供不断进化的两种方式：

提示词工程：如同人类经验传承一样，将隐性经验转化为标准化提示词模板，通过自定义配置方式提供给AI。

上下文工程：在提示词基础上，引入进阶的上下文工程，打造领域化程序分析平台。通过成熟的软件工程工具，将Git提交历史、代码仓库结构、项目文档、领域知识等多元信息，转化为高质量上下文提供给AI，让AI像人类工程师一样“查阅参考资料”，大幅提升代码生成准确率。

图：aiXcoder领域化程序分析工具集

这一整套“AI+软件工程”的开发范式，已经在aiXcoder服务企业的实际项目中得到验证。以通信行业某头部企业的黑盒测试自动化项目为例，该项目以软件需求文档为输入，通过AI工作流与多智能体协同，最终生成可批量化执行的测试脚本。

aiXcoder结合通信行业领域知识，模拟企业开发者的真实工作流程建模，形成“需求规范化-测试用例细化-脚本输出-验证”的完整链路。同时，将黑盒测试常用的策略植入提示词以提升AI输出准确率。为保障结果可靠，在测试用例生成和拆分环节设置可信性检查，超过阈值自动触发人类核验。最终，测试脚本生成后，引入沙盒自动化验证，确保交付给企业的脚本能够直接应用于实际测试工作。

图：aiXcoder黑盒测试自动化方案

未来展望：从“定义软件”到“定义软件开发模式”

谈及行业未来，黄宁表示，尽管AI能够完成基础的编码任务，但远无法独立承担项目级开发工作。“单纯写代码”的能力将逐步被AI替代，而整个行业将整体向“程序工程师”的方向演化。这意味着AI正在消除原本逆人性、占用大量精力的重复性劳动，而人类开发者需要将更多精力集中在解决系统复杂性的任务上。最终，行业将从“定义软件”进化为“定义软件开发模式”。

为实现这一目标，aiXcoder正从“横纵”两个维度双向发力：纵向深耕金融、军工、通信等领域，深入企业业务场景、开发流程与领域知识，构建适配企业需求的专属智能开发系统；横向打通需求、设计、开发、测试、运维全流程，提供覆盖软件生命周期的效能工具。横纵维度相结合，形成平台级能力，通过模型层、领域化工具层和应用层的有机组合，快速落地面向各类软件任务的解决方案，让企业级AI开发可靠、可控且高效。（归心）