## **1\. 引言：AI 原生软件开发的黎明**
> AutoDev Next 的核心理念是将强大的 IDE 能力与 AI 结合，打造“IDE 即服务”的下一代 AI 编程体验，随处即创建应用的编程服务体验。
**I. 引言：人工智能代码生成时代下“粪围编程”的定义**
PS：在我们等待了几个月之后，国内终于有模型（DS V3-0324）能支持 AutoDev 的能力，也因此是时候发布 AutoDev 2.0 了！
简单来说：
最近，我们在 AutoDev 上构建了新的功能：AutoDev Planner，它是一个基于 DeepSeek R1 推理模型构建的编码任务规划功能。当然了，除了 DeepSeek
在 Agentic Coding 这一话题下，工具使用（Tool Use/Function calling）是一个非常有意思的话题。完成一个软件开发任务，需要使用到大量的工具，
在 2023 年，基于当时的模型能力有限，我们在 AutoDev 设计了一系列的遗留系统功能的特性。而在 2025 年，经过自动编程智能体
在周末的公司【AI4SE 效能革命与实践：软件研发的未来已来】直播里，我分享了《AI编码工具 2.0 从 Cursor 到 AutoDev
在半个多月前，DeepSeek V3 发布之后，我们为 Shire 引入了多文件编辑的能力。在我们多次测试之后，我们发现 DeepSeek V3
在疫情结束后的 2023 年，经济并没有像人们预期的那样迅速复苏。所以，在 2023 年里，我并没有立下太多的 flag，只是在持续的实践与创造中度过了一年。
在过去的一年里，我大量的时间都花费在了 AI 辅助研发的调研、方案与落地实践上：
在 2024 年年底，终于将我之前想跟随的自定义多文件编辑功能发布了。在最新的版本里，你可以体验一系列的 AI IDE 智能体特性：
在经过多个项目上的试用后，我们进入了持续的修修补补，以及功能的增强阶段。终于，我们发布了 Shire 1.1 版本，这个版本带来了更强大的交互支持，
TL;DR：[https://github.com/archguard/archguard](https://github.com/archguard/archguard)
两周前受彭鑫老师邀请，在《智能化软件开发微访谈·第三十四期 基于大模型的软件智能化开发实践》分享了我们在 Thoughtworks
TL;DR：我们试验了将 AI 应用到基于 Protobuf 的微服务架构中，基于 ArchGuard 治理平台、Shire AI 助手、Team AI 三个工具中，构建了一套完整的
随着AI技术在软件开发中的普及，开发人员的角色正在从单一技术专家逐渐转向“超级个体”——即具备跨界、创新和自我迭代能力的多面手。生成式AI不仅简化了传统开发流程，更通过不断迭代的反馈机制让开发人员掌握新技术栈、快速适应需求变化，并能将复杂的业务知识融入代码。本文结合生成式AI的实践场景，解析如何高效运用AI辅助工具并适应技术转型。
**流式 BFF（Streaming Backend for Frontend）** 是一种适用于 AI 原生架构的后端模式，旨在解决智能体协同过程中的数据流处理和接口不一致问题。
年初，我们注意到国内几大 AI 辅助编程工具，通过提供礼品和购物卡等推广手段，迅速引起了众多开发者的关注和使用。这种市场变化逐渐影响了我们开源
尽管，如过去构建 AutoDev 的 AutoCRUD、精准测试功能一样，我们有意去构建一个**完全自动化的 API 开发智能体**。但是依旧的，我们会遇到一些问题：
> 太长不看版：在新版本（0.8）的 Shire 中，你可以通过 Shire 智能体市场，一键下载和安装多个智能体，并直接在你的当前项目中使用。与此同时，你还可以
随着 Shire 的持续迭代，我们有了一些新的体会和感触，即 Prompt 不仅仅是一段提示词，而是可以直接执行的代码。而当是可执行的代码时，就是可执行、
去年，在那篇《[Prompt 即代码：设计和管理 AI 编程的最佳实践](https://www.phodal.com/blog/prompt-as-code/)》，我们分享了如何去在团队中
在那篇《[2024 年 AI 辅助研发趋势](https://aise.phodal.com/ai4se.html)》里，我们谈及了未来的趋势是：从辅助开发人员发展到涵盖软件开发的
最近，我们发布了新版本的 Shire，在这个新的发布（Shire 0.5）里，你可以更好地融合本地研发资产，同时构建数据安全 RAG。在这次版本中，我们增加了：
在过去的几个月里，随着智能体语言 Shire 的不断开发，我们也在使用 Shire 来自举，即使用 Shire 来进行 Shire
受限于自身企业的规模与人员结构，AI 辅助软件工程（AI4SE）的设计与实施过程会有所差异。诸如于：
2024 年 6 月 1 日，我计划利用在 Thoughtworks 的三个月年资假做一些 AI 辅助研究与超前设计。同时结合之前的
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