1. AI Coding 在蚂蚁保险 固化需求的探索 李世峰（展浪）・ 蚂蚁集团 蚂蚁保前端负责人 蚂蚁终端体验科技 会

2. AI Coding 块、贪吃蛇等游戏， 个按钮的变更需求？ 少我知道为什么AI 不了

3. AI Coding 指标 径对 AI Coding采纳率 = AI 成有效代码 代码，修改了其中50 ， 额外增加了50 既要求了 AI Coding 的准确率， 数 ，AI Coding 采纳率为 50/150 约等于 33.3% 对AI 码 的完整性有要求 例如：AI 成100 / 需求总代码

4. 险低 险 卡 常供给营销活动 卡权益红包 核 场景 资产品类 交易能 货架 固化类需求 承接 能够抽象模版快速复制 常营销 营销 促 品牌打造资产包装阵地框架资产接功能改造 资产迁移交易核 产的需求 固化类需求 法沉淀通 什么是 范式覆盖的需求

5. 蚂蚁保的 ，才能真正意义上改变 业级需求研发范式

6. 固化需求AI Coding的核 AI 助研能具&平台缺漏 撑AI Coding往业级需求更深层次迈进

7. > 50% 固化需求的特点 采纳率 AI Coding的四 卡点 > 90% 深度关联业务知识

8. 可以通过 4 的竿 宽3的 个农肩扛着” 根10的竿 宽3的 “ 可以通过 4 国内某 TOP3 AI应 不能通过 吗？ 可以通过 吗？ 需求问题描述的越清晰、越具体，模型的推理判断结果的正确性越 模型的局限性

9. 什么？ 标是什么？ 谁来 ？ 代码研发 系分编写 PRD编写 Mock联调 财保业务需求交付全链路环节 视觉 测试验证 查 代码质检 / CR 最应该完善和增强的需求系分阶段，正 AI助研 临AI能 的缺失，仍靠 埋点 保障

10. 视觉稿 & 视觉稿极复杂 固化需求AI Coding的核 程 —> 上下 程 + 提示词 程 具链缺漏

11. 系统分析 程 全链路 AI 成系分 UI 稿打标 知识 召回 原始PRD 需求扩写 需求点 List 需求点 1代码定位变更分析系分段1出码引导 需求点 2代码定位变更分析系分段2出码引导 需求点 3代码定位变更分析系分段3出码引导 需求点 4代码定位变更分析系分段4出码引导 知识 召回 系统分析 Agent 核AI 系分 三件事 需求查错 需求拆解 档 需求分析 Agent AI 对话体 问答 案 L0 任务指令层 定义“要 什么” 举例“开发 个xx L1上下 锚定层 “在什么背景下做” ” “属于xx业务”“仓库在xxx” 成标准 L2 约定和规范层L3 动态增强层 “不能做什么”“必须怎么做”“怎么做更好”“例外” “ 为红线”“研发规范” 最佳实践、边界case

12. 已上线需求 需求PRD AI 1. 需求点描述 展示其他 户的投保和退税情况，通过 xxxxxx...….. 促进转化。 2. 需求问题和建议 • • • • • 员 系分 xxx， 户xxx…. 标xxx、涉及功能模块xxx， 5. 可复 代码资源 配置化模式xxxx ….. 额处理 xxxx …… 枚举定义 xxx ….. 3. 头像处理 性别判断xxxxx 渲染接 户操 验证清单结果： 数据流验证 xxxx …..; 组件依赖验证 xxxx ……; 业务逻辑验证 xxxx …..; 标题配置 xxx ；增信配置 xxx；退税标题配置xxx； 档 4. 代码现状分析 相关代码梳理： xxx组件代码及功能释义 xxxx ….； 数据获取接 及字段 xxxx ….； 具函数 xxxx ….； 服务层 xxxx ….； 2. 配置化实现 信息xxx, 3. 需求分析摘要 数据边界限制xxx、需求核 作路径xxx …… ，增加xxxx数据 4. 数据处理 处理规则xxxx 1. 资源信息 视觉稿xxx、后端系分xxx、PRD xxx、保险配置平台 xxx，….. 联调环境xxx , 接 1. 数据结构设计 扩展xxxx接 成的系分 2. 环境信息 标题xxx：组件标题需要 持运营 xxxxxx 增信 案xxx：右侧增信 案 xxxxx 头像xxx：使 xxxxx的xxxxx 头像 案xxx：投 案和退税 额xxxx 数据处理xxx：投 案中的xxx必须进 xxxx 技术 真实需求 AI 系分示例 共 472 字 6. 变更 9… 案设计. 7. 数据结构定义 共 4868 字 AI Coding采纳率 72% 8. 关键逻辑解析&关键伪代码

13. 系统分析 程最关键的要点 让AI认怂，不懂就问，别硬扛 才能保证较 的 码采纳率 才能系统化的推动 知识库的完善

14. 领域分类 知识维度 具体内容 业务历史材料 业务领域知识 程 优先级 例等 PRD、系分、测分、发布计划、测试 低● 定义了 3 程范围 业务百科业务介绍、业务模型、名词解释等中 业务附加数据视觉稿、报表等低 仓库代码 代码 录、代码 件和 ● 试点业务已在蚂蚁、阿 段、git commit记录 技术领域知识 应元信息接信息jsapi、rpc、tr、http、三 开发 档 库的接 定义 档（如Smallfish）、团队开发 （如 江开发 册） 会议纪要、开发约定、临时 知识卡 信息 碎 公共开发 、服务等 个代码仓库） 案等 集团记忆平 &关联了 31567 条知识内容 ● 编写了 领域知识储备实操指导 ● 组件、包、H5 （通常 个应 对应 领域 -> 9个维度 -> 30个 项内容 的垂直业务 AI Coding 知识 台录 仓库代码指南，帮助AI了解仓库全貌、定位关键 代码位置 仓库WIKI 知识 档 中 册

15. 问题Q 问题Q实际 召回知识 B A C 有关 , 被召回 有关 , 没召回 关 , 被召回 全量业务知识 真实数据依赖 打标， 80% B / ( B+C ) 衡量召回的内容是否相关 近似算法在相同的评分域值下，可 于衡量知识的完善 作、召回策略的优化 衡量召回的内容是否完全 50% 准确率 B / ( A+B ) 召回率 知识 20% 60% 作的增量效果

16. Embedding向量搜索 与 Reranker 对 效果对 Q：什么是 xxxxxfish？ Embedding 向量搜索 核 Reranker（重排器） Bi-Encoder / Dual-Encoder：查询和 Cross-Encoder：查询和 档连接成 档分别编码成独 的向量，通过向 个序列，通过全连接Attention进 量点积或余弦相似度计算相似性。 深度交互。 原理 主要 召回率（Recall）：从海量数据中快 准确率（Precision）：从候选 段中 速、全 地找出所有可能相关的候选 精准地找出最相关的少数 段。 段。 标 搜索范围 规模：数百万甚 查询和结果的 语义交互 数 亿 档 规模：召回阶段返回的10-100个候 选 段 直接/深度：Token-to-Token 交互发 间接：交互发 在向量空间，缺乏细 在Transformer层内，语义理解能 粒度的Token级上下 感知。 强。 向量检索 TOP3Reranker后 TOP3 xxxxxfish 是什么，、xxxxxfish 是为蚂 蚁移动端研发量身打造的xxxxx ...xxxxxxfish 是什么，xxxxxfish 是为蚂蚁 移动端研发量身打造的 H5 研发框架... 0.990.99 Owner，****Bakery Mock - **@弩哥 \n\n **如有问题，欢迎在评论区留 或者与话题 owner，在 xxxxxfish 中\n xxxxxfish 推荐使 Bakery ...介绍，我们先通过 张图来简单理解 下 xxxxxfish 组件研发的机制... 0.980.88 使 引导\n:::info\n该功能没有应 类型 限制，只要使 了xxxxxfish、xxxxfish 内置请求库，或 ... 向量检索 + Reranker重排 对知识召回，是 前RAG系统 知识召回 准确率指标提升 0.98 常 案 为了让 H5 性能优化的路径更清晰， xxxxxfish 全新提供了 `optimize: 'SMALLFISH_RECOMMEND'` 配置... 0.86

17. 使 模型：Qwen3_Reranker_8B { "query": "<|im_start|>system\nJudge whether the Document meets the requirements based on the Query and the Instruct provided. Note that the answer can only be \"yes\" or \”no\".<|im_end|>\n<|im_start|> user\n<Instruct>: 根据 户问题，找出最相关的 档。\n<Query>: 可 可乐的价格是多少?", "userId": "20880000111113333", "model": "Qwen3_Reranker_8B", "texts": [ "<Document>: 可 可乐的价格是 400 美元<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n<think>\n\n</think>\n\n", "<Document>: 可 可乐是我最喜欢的饮料<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n<think>\n\n</think>\n\n", "<Document>: 雪碧是我最喜欢的饮料<|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n<think>\n\n</think>\n\n", "<Document>: Qwen3 很强 <|im_end|>\n<|im_start|>assistant\n<think>\n\n</think>\n\n" ] Qwen3_Reranker_8B模型 存在的精度问题 由于模型训练时存在chat template 法对 ，精度出现误差 ，需要 为加上官 的chat template实现精度对 } Reranker 重排实现

18. 知识 程 轮 系分 补充 打包反馈 最终系分 良性 循环 AI 成知识 问答过程 知识指标 知识消费 程 记忆中 AI 复盘 程的闭环训练 知识消费 MCP 知识 径观测 知识增强 知识反馈 审查 知识数据 反馈 -> 更新决策 知识数据增量补全建议

19. 知识管理平台示例 知识库AI维护建议 知识库AI维护建议 知识库保鲜、更新、补全任务列表

20. 系分 程 + 知识 程 已上线需求全流程示例

21. AI Coding在业务需求中效果 AI Coding业务数据汇总 试点赛道：保险售前场景 全链路试点时间：10 AI Coding 需求占 AI 下旬 ：40% 系分平均采纳率：77% AI Coding平均采纳率：74.5% 私域知识 1576条 蚂蚁通 程的深 结合，越来越多的复杂需求进 程和知识 随着系分 到 采纳AI Coding 知识 2.96万条

22. 2022年后 业级 AI Coding 采纳率四步 AI 智能体 然语 95% 以上 1990年末 业级“意图需求交付”？ 框架 / 平台 组件化拼装 70% 以上 前进 1950中后期 1950早期 1940年左右 中 全量领域知识 程积累完成 级语 职能 业务逻辑与算法 初步关联业务知识 50%左右 汇编语 硬件指令助记符 机器语 AI 动补全 （IDE） 核 定位互换 主导 —> AI 主导 CPU指令集 产品PRD：局部变更功能描述 —> 模块/ 研发：编写代码 —> 知识维护 作变化 交付AI化 —> AI 交付 20% - 30% AI Coding未来的趋势 全局功能“说明书”

23. 为什么AI Coding能开发复杂的游戏，却 不了 业级需求的 个按钮改动的需求 ？ AI 模式时代 （ 2022年起，OpenAI 推出的 ChatGPT 引发全球关注） 燃料 世界 知识 蒸馏器 领域 知识 数据时代 数据世界知识语料训练AI，但 需求有 通 数据研究和发展计划”） 业级需求的领域知识往往仅存在于垂直业务内 （2013年起，美国政府宣布启动“ 最初的问题，我找到了答案

24. 业级需求的意图交付 + AI应急，明年SEE Conf 会，不 展浪 蚂蚁保前端负责 Thanks 不散～