主要观点：软件开发在过去两年变化大，AI 编码助手改变了开发流程，不仅提高编码速度，还改变了产品验证方式。
关键信息：

• 团队在使用 AI 后编码速度提升 55%，但生产时间下降主要源于写初始代码和首次代码审查，AI 代码更符合标准模式，审查更高效。
• 使用 AI 时开发者角色转变，需擅长分解问题、写技术规格等，部分开发者需改变对 AI 工具的态度。
• AI 在测试生成方面效果显著，需引导 AI 以获得更好的测试覆盖，内部验证速度加快，外部验证能让产品更快面向用户，但需加快收集反馈。
• AI 代码常有安全漏洞，需使用多种安全工具检测，信任度影响 AI 采用效果，要跟踪相关指标。
• 市场上 AI 编码工具多样，各有特点，企业需根据需求选择，不同工具在不同任务上表现不同。
• 开发者工作发生变化，初级开发者可更早专注系统设计，高级开发者需适应审查 AI 输出的角色。
  重要细节：
• Accenture 使用 AI 工具后，拉取请求增加 8.69%，合并率提高 15%，成功构建增加 84%。
• 开发者使用 AI 工具时，如引导不当，会产生基本测试，使用结构化提示可获得更好测试。
• 快速构建原型需加快收集反馈，成功团队将反馈纳入 MVP。
• 不同 AI 编码工具如 GitHub Copilot、Cursor 等各有优势，企业可根据需求选择。
• 未来 AI 工具将在上下文处理等方面改进，软件开发将更多地管理混合人类 - AI 流程。