杨苏博 - CodeBuddyCode是怎么做到90%代码由AI生成的.pdf

1、CodeBuddy Code 是怎么做到 90%代码由 AI 生成的杨苏博腾讯云 CodeBuddy 技术负责人未来-90%AI 是主角，人是导演过去-30%人是主角，AI 是配角从30%到 90%的飞跃：让 AI 成为主角这不是辅助能力的增强，而是工作角色的颠覆。A NotebookLM不止于助手：一个命令行原生的 AI AgentUnix 哲学管道友好，原生支持与现有工具链(CI/CD,scripts)组合。可被集成支持无头模式，(HeadlessMode)，可嵌入任何研发流程和系统。CodeBuddy Code 是一个命令行原生的 AI Coding Agent，让 AI 成为你的编程伙

2、伴和研发流程的自动化引擎。全链路辅助覆盖代码编写、测试、调试到部署的完整生命周期。自然语言驱动用自然语言描述需求，AI自主规划并执行任务。对比维度AI IDE(Windows)AI CLI(Linux)交互方式图形化界面，点击操作命令行，文本驱动核心优势封装完整，开箱即用模块化，灵活组合定位面向终端用户面向开发者和基础设施适用场景可视化开发，多文件对比快速任务，CI/CD集成，自动化AI CLI是研发流程的“可编程基础设施”。AI IDE 如Windows，AI CLI如Linux关系本质：不是替代，是互补。A NotebookLM2.上下文工程(Memory)为 AI 提供分层的项目规范与个

3、人偏好记忆。4.资产沉淀(Skills)将专业知识和工作流封装为可复用的技能。3.迭代验收(Iterate)小步快跑，及时纠偏，防止错误累积。通往90%的实践方法论1.任务拆解与规划(Plan)对于复杂功能，先规划后实施。这套方法论将指导我们如何与 AI 高效协作。类型位置用途项目记忆./CODEBUDDY.md团队共享的项目规范、技术栈、代码风格。用户记忆1.codebuddy/CODEBUDDY.md个人偏好设置、常用的库、自定义指令。上下文工程(Memory)CodeBuddy 提供分层记忆系统，确保 AI 的输出符合团队规范和个人习惯。任务拆解与规划(Plan)使用 Plan 模式处理

4、复杂任务。AI首先生成执行计划，人类确认后，AI 再分步执行。先规划，再执行；喂数据，给记忆When to use Plan Mode:涉及多个模块的功能开发 技术方案不确定，需要设计 复杂重构，需评估影响积累Prompt资产(Skills)Skills是封装了专业知识和工作流模板的扩展能力。它们是可复用的Prompt资产。How it works:AI会根据任务描述，自动识别并调用最合适的Skill来高效完成工作。小步快跑，及时纠偏；沉淀经验，复用智慧迭代验收(Iterate)采用小步快跑的策略，频繁与AI互动和校准。为什么不能人工修改 AI 生成的代码?当90%的代码由AI生成时，AI 掌

5、握着最完整的上下文。人工修改会破坏这种上下文连贯性，导致后续 AI 在此基础上工作 时效率低下，甚至产生错误。告诉 AI 如何修正(低成本)人工理解并修改(高成本)思维转变：从 AI 辅助，到 AI 优先将机械工作交给 AI:用斜杠命令重构研发流程将研发流程中的重复性工作沉淀为 斜杠命令，实现团队工作的 标准统一 和 高效简单。Example 1:/mr-创建合并请求(Merge Request)Example 2:/release 版本发布标准化，零遗漏，可复用拟人化哲学：把 AI 当作初级工程师使用时如果困惑不知道该如何问，就把 AI Agent 当做人来问。AI does:自行定位问题、

6、分析并修复。你无需告诉它具体修改哪个文件、哪一行代码。You say:“这里有问题，效果应该是这 样。”零学习成本，用日常工作语言就能与AI高效协作。回归第一性原理，面向不确定性编程第一性原理面向不确定性用户需求无穷无尽，无法通过功能堆砌来满足。不提供“生成测试”、“重构代码”等无数个固定功能按钮。提供通用核心能力(Tools)如Read、Write、Bash、Grep。让Al自主组合这些工具，去解决千变万化的场景。云计算最佳实践AI 编程最佳实践面向失败编程(假设机器会挂)