AI Coding 赋能全角色 - 让灵感在企业内快速交付

1. 2026.03.21 阿巴巴全球总部_访客中中国杭州 HANGZHOU CHINA

2. AI Coding 赋能全让灵感在企业内快速交付（蚂蚁集团内部平台实践踩坑经验分享）

3. 主会场演讲嘉宾彭佩乔（乔杨）蚂蚁集团 - 体验技术部 - 前端技术专家

4. 1 什么样的平台我们做了个起来之后我们实践后的解决未来的向案

5. 句话介绍 01 灵活接动已有后端，实现数据交互成数据库与API，全栈闭环，不需要任何技术背景结合 AI Agent，制作创新形态交互

6. 像聊天个站

7. 位 PMO 同事 Vibe 了户个花了 ¥5000，成本压巨。个产级的重磅平台。

8. —————— —————— —————— aaa —————— —————— —————— —————— —————— abb —————— —————— Before Agent 1kSystem PromptStable 2kTools SchemaStable 10kRepo MapStable 5kOpen fileStable 200User MessageChange After —————— —————— —————— aaa —————— —————— —————— —————— —————— abb —————— —————— 精准化 Search / ReplaceAI Coding 场景 Cache 命中率可以做到很～80% Tokens Off200 / 18,200 ≈ 1%

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10. …… …… …… /compact Memory.md /tool_results/ ./search.json ./data.json ./analyze.json ./… …… Memory …… UserMessage Index …… /skills/ ./supabase.md ./tailwind.md ./shadcn.md ./… …… 通型压缩不案，意图保留不稳定定适配垂类平台 …… …… …… 最近户消息 + 意图 + 项总结 + 索引 /code_indexing/ ./…

11. 位 PMO 同事 Vibe 了卡顿，Agent 响应变慢还改的不准个产级的重磅平台。

12. …… …… 卸载 /tool_results/ ./search.json ./data.json ./analyze.json ./… Tool Call … index 索引 …… …… Recall Tool A ?? Tool_A_Result.json 加载 import a; import b; —————— —————— —————— —————— Tool A Results … a.ts —————— —————— —————— —————— b.ts —————— —————— —————— —————— …… …… 通过构建 file graph 提 …… 在简单易撞关键词场景 ref 效率远 Agent 可以从上下中主动加载 / 卸载外部信息 Tool / MCP 等体积较的执结果不再占 Agent 分析查找效率宝贵的上下于 grep

13. 位 PMO 同事 Vibe 了员法精确的技术语描述表结构。个产级的重磅平台。

14. // DDL.sql …… …… 需要数据持久化 …… CREATE TABLE xxx …… DataBase Snapshot V1 …… DataBase Snapshot V2 // DDL.sql 我要做个投票我要做个投票需要数据持久化数据库建表 User / Options / Votes CRUD API …… …… CREATE TABLE xxx …… ALTER TABLE yyy …… DataBase Snapshot V3 …… // service.ts api.CRUD(); …… // view.tsx …… …… DataBase Snapshot V.. …… 根据意图全确保动完成 SQL / CRUD 设计，每个版本均有快照可以回滚户的意图可以准确的变成对应的持久化设计

15. 位 PMO 同事 Vibe 了 -23% 均消耗越

16. Agent 户型项推动的底层技术升级内置脚程管理架最佳实践程索引预置前端 AI 场景最佳实践。建引让 AI 照着规范复，确保超代码依然可迭代。全局代码索规模的项

17. 群 HR 同事开始法理解。

18. 群 HR 同事开始组织架构数据。由发挥

19. 群 HR 同事开始敏感数据安全保障数据权限

20. 群 HR 同事开始态割裂法与常办公协同软件打通。

21. Q1 D2C 多模态中间产物 React …… …… Coding Agent ENCOUNTERED ISSUE 保真还原难 C端营销活动对视觉和动效还原度要求极。 Before 随着多模态基模发展已具备 Coding Agent 能 After 多模态 React 设计稿.png Coding Agent 靠对话 “说” 上线的营销活动

22. Q2 ENCOUNTERED ISSUE 客户端适配移动端布局、客户端环境适配、移动靠对话 “说” 上线的营销活动预置脚关与户体系。例架带移动端关调例带注释索引到外部 LLMs.txt 档库

23. 靠对话 “说” 上线的营销活动

24. 靠对话 “说” 上线的营销活动 AI Coding 时代，级程序员的价值只会更

25. Interface 保障 AI 会 AI 没学过的语法，未来推将步难。编程界和知识库必须对业界流案，降低 AI 的学习与成槛。档的第读者从类变成了机器。基础能必须 IaC 化，提供结构化的 API 和机器可读的接指南。流量 CLI ENCOUNTERED ISSUE Token 化未来平台的关键不再是 GUI，GUI 甚可以腐化，但 llms.txt 或 readme_for_agents.md 将成为最核维护的资产。向 Agent。保障 AI 会写 ENCOUNTERED ISSUE 向 Developer 转向 ENCOUNTERED ISSUE llms.txt AI 友好 Docs ENCOUNTERED ISSUE 未来的基建必须天不可被 AI 驱动 = 淘汰未来不持 CLI、法被 Agent 调的软件可能天就低等，不能融 AI 动化作流的产品将加速被淘汰。

26. AI 时代的从拿 AI 当户，不在意过程只在意结果具，到拿 AI 当队友，AI Native 时代 = 信任 AI，放 Product Infra ENCOUNTERED ISSUE ENCOUNTERED ISSUE 交付才是核 Token 就是未来的电没在意程序底层是 Code 执 “懒化”是不可逆的趋势。 Coding 过程越来越不重要。能让户舒服地起来，能真正拿来落地业务需求，产品才算有价值。平台的核壁垒将从 “如何将需求变成代码” 转移到 “如何保障户需求交付”。 “ 懂你的Qmuse，让灵感触还是 LLM 执 Claude Code 的程序员，现在连 git push 都懒得 Coming soon 让它可及，让需求极速上线，智能化和敲了。”

27. THANKS