蝉鸣报告（原爱报告知识星球）
近日，【极客传媒】发布了一份名为“AI辅助编程真实测评与企业落地实践”的行业研究报告。这份报告由技术架构师蒋志伟撰写，深入探讨了AI辅助编程的背景、最新发展、代码生成大语言模型（Code LLM）的可行性测评，以及企业提效的落地现状与未来趋势。报告不仅涵盖了AI在自然语言处理（NLP）上的里程碑事件，如Word Embedding、Word2Vec和Transformer模型，还详细分析了AI编程生成能力的实际应用，包括代码补全、缺陷查找、报错排查等多个维度，并提出了基于场景功能的测评测试集。此外，报告还讨论了企业如何通过AI辅助编程提升开发效率，包括前沿科技公司的案例分析和企业提效的量化方案。这份报告是AI辅助编程领域内不可多得的深度分析，为行业从业者提供了丰富的洞见和实践指南。
AI辅助编程正改变着软件开发的未来
AI技术的发展日新月异，特别是在编程领域，AI辅助编程已经成为现实。这份报告详细探讨了AI辅助编程的背景、最新发展以及在企业中的落地实践，让我们对这一技术有了更深刻的认识。
AI在自然语言处理上取得了重大突破。2003年，Bengio团队提出了嵌入技术，将高维数据映射到低维空间。2013年，Google的Word2Vec模型通过上下文预测词语，为神经网络语言模型的发展奠定了基础。2017年，Google的Transformer模型在翻译任务上超越了循环神经网络，采用Attention Layers解决了多义词问题，推动了AIGC的极大发展。
AI辅助编程的发展离不开Code LLM（代码生成大语言模型）。这些模型通过理解自然语言的上下文推理和一词多义，为编程领域带来了快速发展。辅助编程任务主要分为三类：代码-代码（如代码补全、修复）、代码-文本（如代码解释、优化、异常排查）和文本-代码（通过高级提示词生成代码）。
现有Code LLM测评数据集存在问题。模型测试训练、测试数据不足，评估标准单一，只关注代码结果的正确性，忽视了代码的可读性、完整性、通用性等维度。测评打分原理造假容易，各家公布自家测试结果，测评是黑盒状态。Github上公布的测评结果明显有水分，同样大模型不同测评来源，评分不一样。
基于编程场景的测评更接近实际编程需求。从日常编程习惯出发，按频率和功能进行工具的对比测评，如代码补全、缺陷查找、代码调优、报错排查、代码解释等。提示词生成能力、业务建模能力也是测评的重点。客观加主观判定，不能只局限程序对错简单打分，要加入更多判断标准：成熟度、完整度、易用性、语言特性等。
在代码补全提示方面，A、B、C三个产品的表现各不相同。A产品在上下文理解、统一风格能力方面表现优秀，而C产品则表现较差。在高频缺陷查找方面，A、B产品在70%的识别缺陷，而C产品不到60%。报错排查的测评显示，B、C产品在编译阶段排查功能实用，而A、Github Copliot没有编译阶段报错排查的功能。运行阶段的报错修复方面，A、C排查错误根因更高，而B产品表现一般。
AI生成能力的可行性测评显示，高级功能生成能力如API文档、单元测试、代码注释、版本控制提交注释等，对零代码生成提出了更高要求。单元测试生成能力方面，A产品有友好的方法粒度单元测试入口，而B、C产品则相对简单。API文档生成能力方面，A、B产品表现优秀，而C产品在入参、出参方面不完整。
参考现有代码模块仿写新实例方面，A产品支持选择代码文件，仿写和参考，代码高度一致，有很强的复用性。而B、C产品仿写能力都很差、不准确。数据建模能力方面，A、B产品在表设计、业务理解更完整，而C产品则表现一般。
企业提效的落地现状与未来趋势表明，前沿科技公司公开了AI辅助编程案例，如Turing和百度营销服务团队案例。企业统计辅助编程提效的方案以代码采纳率作为一个主要的量化指标，其他指标包括智能问答使用次数、API文档、回归测试、数据建模等。企业真实的提效如何统计，包括代码采纳率、智能问答频率、项目评审阶段的辅助编程量化任务比、周期性对项目开发周期、提测项目质量（Bug数和修复时长）、Bugfix情况（线上故障解决时间）历史对比等。
企业提效体系化的解决方案需要企业足够的决心和资源，长期持久的计划。辅助编程流程SOP化，从需求分析、技术评审、架构设计、技术分工，每个环节把AI辅助能力考虑进来，替代人工。提效过程建立高效的团队协作机制，产品、技术、测试之间，技术团队内部。企业自身业务场景在系统设计上微服务和PaaS化，未来系统趋向低代码甚至零代码平台。
这篇文章的灵感来自于《AI辅助编程真实测评与企业落地实践》这份报告。除了这份报告，还有一些同类型的报告也非常有价值，推荐阅读。这些报告我们都收录在同名星球，可以自行获取。
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