LLM时代软件研发质效提升的落地实践 | TF技术前线176期回顾

阅读量:4 2026-02-11 收藏本文

2026年2月3日晚，CCF TF（技术前线）第176期直播线上举办。本期以“LLM时代软件研发质效提升的落地实践”为主题，邀请到三位在平台工程、测试革新与AI编程领域深耕多年的专家，从架构思维到实践路径，深度解析了LLM与研发流程的融合之道。

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戴尔科技集团中国研发中心DevOps架构师管俊围绕 “LLM浪潮下的平台工程路在何方” 展开分享。他从DevOps三要义——流动、反馈、持续改进出发，深入剖析了传统平台工程在功能堆砌与认知负担上的核心痛点。

管俊提出，应当推动平台工程从“左移”向“下沉”演进：将LLM与ChatOps深度融合，通过自然语言交互与AI推理，消解系统复杂度，让平台“隐形”于意图之后。他强调，LLM应作为“数字成员”融入研发全生命周期，实现从自动化到智能化、自治化的思维跨越，从而全面放大平台效能，盘活企业既有技术资产。

前京东测试架构师陈磊聚焦于 “让每一个测试团队都能拥抱LLM：一个测试团队拥抱大模型的实践”，提出了一套由浅入深、循序渐进的落地方案：

第一步：从提示词工程开始，引导工程团队放下对大模型的芥蒂，从最简单直接的方法开始赋能业务测试过程生产测试用例。

第二步：采用进阶的方案打造基于RAG的接口测试解决方案，通过组织赋能测试团队、提升自动化测试覆盖度。

第三步：面向个体智能体，为业务团队提供各种mcp servers，为将大模型ide作为每一个测试工程师的工作台做好赋能，适应每一个人的个性化需求。

陈磊指出，这三种方式可为各种成熟度业务测试团队拥抱大模型、为提质增效扫平障碍。

AI工程化应用架构师黄桂钊以 “从即兴编程到规范驱动：LLM时代下AI编程如何更具有确定性”为主线，首先帮助大家系统梳理了AI编程体系的整体认知框架。进一步，黄桂钊探讨了当下两种主流的AI编程模式：

• 即兴编程：适用于快速原型验证与创意实现，门槛低、灵活性强，但可控性与一致性较弱。

• 规范驱动编程：强调“先设计，后生成”，通过详尽的规格文档驱动AI生成代码，保障输出的可靠性与可维护性。

黄桂钊以主流的Github Spec-kit+Codebuddy+GLM4.7工具链为例，完整演示了规范驱动编程的实践流程，并总结关键步骤与核心要点。对于AI编程未来，黄桂钊表示，规范驱动编程或许并非终极解决方案，但引导AI高效、可靠地完成任务，无疑是我们持续努力的方向。

三位讲者虽切入点不同，却共同指出：大模型并非替代人力，而是通过理解意图、整合知识、动态协作，成为研发效能的“智能放大器”。无论是平台工程的“下沉”、测试的“三步走”，还是开发的“规范驱动”，都体现出LLM正推动软件研发从“工具操作”走向“意图实现”，从“流程固化”迈向“动态适应”。

关于TF：

CCF 技术前线（TF），是专为企业一线工程师搭建的合作交流平台，通过12个SIG（特别兴趣小组）覆盖架构、人工智能、云原生、安全工程、智能制造等核心领域，聚焦技术落地痛点，助力工程师突破职业瓶颈。

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