Coding Agent 驱动研发提效：从实践到流程改进

1. 演讲人：杨方伟

2. 01 02 03 04

3.

4. 01

5. 我们的目标 • •

6. 二级标题 18号字苹方字体中黑体

7. 02

8.

9.

10. 需求测试

11.

12. Prompt 项目说明文件结构代码规范具体任务 ... Comate Github Copilot Cursor Cline 供应商文档通用模型示例（文档、代码）文档（类型、转换逻辑） DeepSeek 文心一言 OpenAI Claude 供应商模型通用模型

13. 开发工具排除文件、规则文件设置核心原则任务分解单元测试实施步骤生成骨架填充方法高质量输出模型能力人工优化明确的指令生成单测清晰的文档自动测试规范的示例代码

14. 场景效果自动化测试：模型及规则变更验证

15. 03

16. LLM+MCP：会思考的“万能胶” • • • • • • • • • •

17. • • • • • • •

18. 测试用例生成代码 • • •

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20. 主要框架

21. 主要实现

22. 减少人的上下文切换

23. 未来基石：构建AI友好的研发数据和链路数据基础链路整合构建高质量、结构化的研发数据资利用MCP等协议/工具，打通研发生产，为AI提供"养料" 命周期各环节，提升AI协同效率

24. 04

25. 超越工具：理解Agent成功的核心要素基石关键前提卓越的大模型是Agent能流畅的插件与交互体验，减高质量、AI友好的上下文力的核心引擎少心智负担，保护编码心流信息是精准赋能的基础

26. 人助AI编码生态优化模型精进 AI助人编码

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