阿里内部观点：智能化研发一年复盘，我们离真正的AI开发还有多远？
阿里巴巴内部智能化研发工具Aone Copilot自2023年7月内测以来，代码补全平均采纳率达27%，日活稳定在一万人左右。尽管取得了初步成功，但仍面临内部用户有限、产品深度及效率提升未达预期等挑战。阿里在内部实现了代码补全、代码会话等常规能力，并重点投入Prompt市场、Extensions等场景。外部市场上，大量以独立IDE为代表的创业公司如Cursor、Windsurf等涌现，围绕Github生态开发局部智能化Agent。尽管模型在推理能力、推理成本等方面取得了显著进展，但问题根源在于工程能力和数据不足、业务上下文不足、技术和领域上下文不匹配、需求理解和描述不足。未来，重视数据质量、构建数据基础设施、IDE作为重要基础设施、实现跨平台数据共享将是关键。内部智能化产品有机会利用成熟研发基础设施和丰富历史数据，推动标准化文档和研发习惯。来源：https://tech.ifeng.com/c/8fO7YAofXIm
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