• 不久前，AI 已成为日常新闻的前沿和中心，在软件工程领域尤其如此。LLMs 的出现与现有计算能力相结合，推动了 AI 在日常生活和软件工程中的应用。
• 2021 年 GitHub Copilot 诞生以来，AI 辅助编码工具对软件工程实践产生了重大影响，预计 2024 年 75%的开发者使用某种 AI 工具，2028 年企业采用率将达到 90%。
• 目前有数十种声称能帮助软件工程师的工具，如 GitHub Copilot、ChatGTP、Google Gemini 等，且更新频繁。
• 在软件工程中，AI 的用途包括快速构建概念证明和支架、作为生产力助手编写和迭代代码、通过 Agentic AI 自动化工程流程等，本文重点关注 AI 辅助编码解决方案。
• 推出 AI 工具的关键问题是判断其对生产力的影响，生产力不仅仅是写更多代码，还包括代码的质量和安全性等，一些常见的生产力指标包括通过量、解决的功能票数量、质量和安全标准、完成任务的时间等。
• 衡量 AI 影响的最佳时间是现在，建立基线以衡量当前状态和未来改进，建议跟踪多个维度的关键指标，如交付速度、功能交付、可预测性、安全/质量期望、开发者团队健康等。
• AI 辅助开发已到来，需要建立专业知识和策略以最有益的方式使用该技术，通过软件工程智能平台获取工程数据的可见性，未来将深入探讨预测模型等内容。