AI 变革下的多端破局飞猪跨端技术的过去、现在与未来6.25.pdf

1、AI AI 变革下的多端破局变革下的多端破局 飞猪跨端技术的过去、现在与未来飞猪跨端技术的过去、现在与未来 演讲人：陈立宝飞猪/高级技术专家自我介绍自我介绍陈立宝陈立宝飞猪高级技术专家飞猪高级技术专家长期从事移动手机软硬件研发工作，长期从事移动手机软硬件研发工作，20152015年进入移动互联网研发年进入移动互联网研发专注行业研发效率提升，用户体验性能优化方向的工作专注行业研发效率提升，用户体验性能优化方向的工作擅长行业问题拆解擅长行业问题拆解/用户体验用户体验/技术架构的深度融合技术架构的深度融合目前专注于移动研发的目前专注于移动研发的AIAI转型工作转型工作目录目录010203040506

2、飞猪多端生态的业务特点及技术要求实践一 AI自动化评测平台与TestDriven实践二 FLYAI中枢服务设计-LUI vs GUI实践三 从鸿蒙转码生码到一次描述多端生码总结AI时代的变化要求和挑战飞猪多端生态的特点和技术要求飞猪多端生态的特点和技术要求飞猪多端生态和业务特点-业务从淘宝孵化，流量分布广（电商体系通投）跨多应用业务从淘宝孵化，流量分布广（电商体系通投）跨多应用/小程序小程序-业务特点业务特点 电商垂类行业电商垂类行业 时空属性极强时空属性极强-对终端的技术要求和挑战对终端的技术要求和挑战 多端背景下的高性能多端背景下的高性能/高研发效率高研发效率/动态发布能力动态发布能力大模

3、型时代的时空属性的深度挖掘大模型时代的时空属性的深度挖掘电商原生交易体验多端小程序生态导购营销AI原生体验阿里电商体系下的多端要求阿里电商体系下的多端要求电商核心交易体验，商品，下单，交易等有小程序框架要求的导购营销玩法生态，业务高频变化，有极高的发布速度要求。导购营销玩法生态业务高频变化，有极高的发布速度要求。会话流AI时代的电商融合，markdown基础框架上衍生多样化能力。性能体验-启动速度/流畅性/包体积研发效率-调试效率/发布效率生态-跨应用/生态复用技术继承和延续，飞猪vs淘基础时代变化：AI友好度成为重要新要素！选型Native(DX,NANO)，flutter小程序，套壳H5，

4、React，WeexH5+Native场景飞猪终端技术架构图-Pre AI 版AIAI时代对飞猪跨端的变化和挑战时代对飞猪跨端的变化和挑战AI时代带来的变化组织组织 文化文化 决策决策 流程流程 人才人才全面升级全面升级从飞猪AI研发流程变化到跨端研发流程的变化我们距离传说中的“一人”公司有多远用户的体验要求不变研发生产力发生了变化产品形式会发生变化AI时代跨端技术选型的变化跨端技术选型思维一体重构AI友好度权重提升动态能力快速触达用户性能/体验极致追求人工效率/一码多投包体积/工程生态代码工程师-AI工程师研发流程重构知识库基建重构技术架构矩阵转型落地挑战点让大模型读的需求-SDD质量保障-

5、TDD让AI理解技术-架构知识库测评由点到面，探索由点到面，探索AIAI转型路径转型路径AIAI时代飞猪终端的实践案例时代飞猪终端的实践案例飞猪实践案例-自动化评测系统WHYWHY：海量AI生码，传统质量保障方式跟不上AI生码速度WHATWHAT：TDD HOWHOW：AI 黑盒+白盒 组合TDDAI白盒 TDD方案大幅度提效黑盒TDD-自动化评测系统AI生成case-指令化命令生成-硬件环境部署-多模态结果评测难点：完整打通端到端数据闭环，以真实用户体感测评飞猪实践案例-自动化评测系统-从TestDriven的思路启发，重点端到端的最终交互，关联spec与评测case。-使用多模态大模型，对

6、用户感知信息和需求的联系进行强化评测，在大量数据案例基础上反馈价值量化水位。-在多行业体验，国际化体验场景，竞对行业感知方面有非常好的效果。行业通过skill及扩展prompts对数据集进行评测纬度调整。-产品形态从“平台”变成Agent飞猪实践案例-自动化评测系统用户角色：产品，运营，研发使用场景：黑盒TDD行业场景体验评测竞对体验评测客服线上场景还原系统能力：TC AI生产用户工程环境协同评测流程运转目标驱动的AI报告生产尚未解决的问题：执行链路长周期，慢飞猪实践案例-自动化评测系统报告呈现飞猪实践案例-自动化评测系统内部共识：TDD是转型过程中的重点难题按照传统工程化架构设计分层结构，层