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《大模型生产力工具的思考与实践》教学应用说明

--AI+教育研究中心谢强

报告围绕大模型生产力工具，从市场发展、产品价值、功能与技术创新、未来展望等方面展开，探讨其在编程助手等领域的应用现状、对企业和开发者的价值、创新举措及未来趋势，旨在助力行业发展与应用落地。

1.市场发展与用户态度

海外应用现状：超60%开发者使用AI编程助手，独立任务工作时间减少55%，如在编程各环节均有应用且提升了开发者效率，但复杂任务提升有限。多数参与者认可ChatGPT，认为其提升生产力、减少重复工作、压力影响小，在助力工作、学习和获取信息方面优势显著。

国内发展情况：AI编程助手在国内快速发展，易用性、跨语言跨平台兼容性有待提升，

未来有望通过脚本完成代码编写。目前在复杂任务方面有提升空间，使用门槛较高，适用人群主要为有开发基础的用户。中国厂商起步晚但发展快，注重本土需求与创新技术融合，提升编程效率与安全性，产品具有全场景适应性与国产化特色。

用户视角演变

个人用户：从关注模型精度转向端到端用户体验，如习惯、一键导入IDE扩展等，面临传统IDE接口限制AI使用、项目级开发中模型与RAG方案交互升级等问题。

企业落地：从辅助开发人员向全生命周期转变，涉及产品设计各环节，包括用户调研、建模、架构设计、代码开发、测试、运维等，成本方面从高成本的重新训练模型向低成本的自适应提示等转变。

2.产品价值与应用落地

软件研发助手对企业的价值

提升效率：增强当前生产力，如提升编码效率、缩短走查时长、减少测试成本等。沉淀资产：解决资产沉淀难、规范落地难、技术债务积累多等问题。

探索新模式：从需求到服务的业务闭环视角，解构、重构多部门活动、协作和流程，探索新研发模式。

应用形态

面向开发者：支持代码补全、多语言、仓库级信息抓取、开发协助、智能体问答等，通过RAG和Agent方案带来实用性跃进和功能扩展，涉及多种功能和操作流程。

面向开发团队：包括协作编辑工具、集成开发环境、DevOps平台、ExtensionAPI/WebHook等，与更多外部系统集成。

面向企业级：涵盖知识资产、需求分析、架构设计、代码编写、软件测试等全流程，涉及各环节的详细内容，如行业背景、需求规格设计、测试用例等。

大模型赋能企业经验总结：大模型产品不能完全替代人，当下较好形态如Copilot，开源利于快速交付提效，企业收益包括盘活资产、团队和转型提效，促进全员使用需管理与员工主动结合，推动方法与资产贡献。

3.功能创新与技术创新

降低使用门槛与提升效果：通过Prompt优化（外化COT）、ConstrainedDecoding等方式，更新人设模板，如在数据分析场景体现“慢思考”价值，提升用户体验和产品性能。

选择优交互组合：“AllinOne”且“GUI交互为主”的应用形态有助于提效，分析了语言与思维能力解耦假设、上下文切换成本，对比LUI/CUI和GUI/TUI，指出当下模型能力限制及

LUI/CUI的交流成本和心智负担问题。

4.未来展望：大模型正在重新定义软件，虽未详细阐述未来具体发展内容，但强调其对软件领域的变革性影响，为行业发展提供方向指引，推动相关技术和应用的持续演进。

大模型生产力工具的应用场景广泛，涵盖了软件开发、数据分析、企业管理等多个领域，为不同角色的用户提供了多样化的支持，助力提升工作效率和质量。

1.软件开发领域

代码开发辅助：支持多种编程语言的代码补全，帮助开发者快速编写代码。能抓取仓库级信息，为开发提供更全面的上下文。例如，在编写代码时，可根据已有的代码库信息，智能提示后续代码，提高编码效率。

代码重构与纠错：可进行代码重构，优化代码结构，使其更易维护。同时能检测并纠正代码中的错误，减少调试时间。如在大型项目中，自动识别可优化的代码片段并给出重构建议。

测试用例生成：自动生成单元测试，确保代码质量。通过分析代码逻辑，生成全面的测试用例，覆盖各种可能的情况，减轻测试人员的工作负担。

2.数据分析场景

数据分析任务辅助：在数据分析工程中，如涉及数据处理、统计分析等任务时，可借助大模型工具进行数据探索、分析思路构建等工作。通过自然语言输入分析需求，获取数据处理和分析的方法与步骤。

数据可视化建议：根据数据分析结果，提供数据可视化的建议，选择合适的图表类型展示数据，使数据更直观、易懂。帮助分析师更好地呈现数据洞察，为决策提供支持。

3.企业管理与协作方面

需求分析与设计：在企业级软件研发中，参与需求分析阶段，帮助梳理业务需求，将自然语言描述的需求转化为更清晰